Polars vs Pandas: 2026 Performans Karşılaştırması ve Geçiş Rehberi

Python veri bilimi dünyasında Pandas, yıllardır neredeyse herkesin ilk tercihi oldu. Ama son birkaç yılda işler değişmeye başladı. Rust tabanlı Polars kütüphanesi, sunduğu ciddi performans farkıyla sahnede yerini aldı ve artık görmezden gelinemiyor. Pandas 3.0'ın Ocak 2026'da çıkması, Polars 1.38'in olgunlaşması... Yani şu an iki kütüphane arasındaki yarış hiç bu kadar heyecanlı olmamıştı.

Peki hangisini kullanmalısınız? Kısa cevap: duruma göre değişir. Ama merak etmeyin, bu yazıda mimari farklardan güncel benchmark sonuçlarına, pratik kod örneklerinden geçiş stratejilerine kadar her şeyi detaylıca ele alacağız.

Polars Nedir? Neden Bu Kadar Hızlı?

Polars, Rust programlama diliyle sıfırdan yazılmış, Apache Arrow bellek formatını kullanan sütun bazlı bir DataFrame kütüphanesidir. Sıfır harici bağımlılıkla gelir, kurulumu son derece hafiftir.

Polars'ın bu kadar hızlı olmasının birkaç temel nedeni var:

• Çok çekirdekli paralel işleme: Rust'ın eşzamanlılık modeli sayesinde tüm CPU çekirdeklerini otomatik olarak kullanır. Ekstra yapılandırmaya gerek yok — çalıştırın, gerisini Polars halleder.
• Lazy evaluation (tembel değerlendirme): Sorguları hemen çalıştırmak yerine bir sorgu planı oluşturur, bu planı optimize eder ve yalnızca sonuç istendiğinde çalıştırır. Açıkçası bu tek başına bile büyük fark yaratıyor.
• Apache Arrow bellek formatı: Sütun bazlı bellek düzeni, agregasyon ve filtreleme işlemlerinde önbellek kullanımını en üst düzeye çıkarır.
• Predicate pushdown ve column pruning: Gereksiz veriyi mümkün olan en erken aşamada filtreler. Bu da hem bellek hem CPU tasarrufu demek.
• Streaming motoru: Belleğe sığmayan veri setlerini parçalar halinde işleyebilir. Evet, doğru duydunuz — RAM'iniz yetmese bile çalışır.

Pandas 3.0: 2026'daki Yenilikler

Pandas'ın 21 Ocak 2026'da yayınlanan 3.0 sürümü, kütüphaneyi ciddi anlamda modernize etti. İşte öne çıkan değişiklikler:

• Yeni varsayılan string veri tipi: Metin sütunları artık otomatik olarak str dtype ile algılanıyor. Arka planda PyArrow kullanılarak performans artışı sağlanıyor.
• Copy-on-Write (CoW) varsayılan mod: Gereksiz kopyalamaları ortadan kaldırarak performansı artırıyor. O meşhur SettingWithCopyWarning uyarısı? Artık geçmişte kaldı.
• Mikrosaniye çözünürlük: Datetime verilerinde artık nanosaniye yerine mikrosaniye varsayılan çözünürlük.
• Yeni pd.col() sözdizimi: DataFrame.assign içinde daha temiz callable ifadeler yazabiliyorsunuz.
• Python 3.11+ zorunluluğu: Eski Python sürümleri artık desteklenmiyor.

Pandas 3.0 gerçekten iyi iyileştirmeler getirdi, bunu kabul etmek lazım. Ama mimari olarak hâlâ tek iş parçacıklı çalışmaya dayanıyor. Bu da büyük veri setlerinde Polars ile yarışmasını oldukça zorlaştırıyor.

Kurulum ve İlk Adımlar

Polars Kurulumu

pip install polars

# İsteğe bağlı: tüm ek özelliklerle kurulum
pip install "polars[all]"

# 4.2 milyardan fazla satır bekliyorsanız
pip install "polars[rt64]"

Pandas 3.0 Kurulumu

pip install pandas --upgrade

# PyArrow ile birlikte (önerilen)
pip install pandas pyarrow

Temel Sözdizimi Karşılaştırması

İyi haber şu: Pandas biliyorsanız Polars'a geçmek düşündüğünüz kadar zor değil. API'ler birbirine oldukça benziyor, ama bazı önemli farklar var. Hadi bunlara bakalım.

DataFrame Oluşturma

# Pandas
import pandas as pd

df_pd = pd.DataFrame({
    "isim": ["Ayşe", "Mehmet", "Fatma", "Ali"],
    "yas": [28, 34, 22, 45],
    "maas": [15000, 22000, 12000, 35000]
})

# Polars
import polars as pl

df_pl = pl.DataFrame({
    "isim": ["Ayşe", "Mehmet", "Fatma", "Ali"],
    "yas": [28, 34, 22, 45],
    "maas": [15000, 22000, 12000, 35000]
})

Gördüğünüz gibi, neredeyse aynı. Sadece import satırı değişiyor.

CSV Dosyası Okuma

# Pandas
df_pd = pd.read_csv("veri.csv")

# Polars (eager mod)
df_pl = pl.read_csv("veri.csv")

# Polars (lazy mod - büyük dosyalar için önerilir)
df_pl = pl.scan_csv("veri.csv")

Polars'ın scan_csv metodu burada kritik. Büyük dosyalarla çalışıyorsanız, bu satırı mutlaka kullanın.

Filtreleme

# Pandas
sonuc_pd = df_pd[df_pd["yas"] > 30]

# Polars
sonuc_pl = df_pl.filter(pl.col("yas") > 30)

Gruplama ve Agregasyon

# Pandas
sonuc_pd = df_pd.groupby("departman").agg(
    ortalama_maas=("maas", "mean"),
    calisan_sayisi=("isim", "count")
)

# Polars
sonuc_pl = df_pl.group_by("departman").agg(
    pl.col("maas").mean().alias("ortalama_maas"),
    pl.col("isim").count().alias("calisan_sayisi")
)

Polars'ın ifade sistemi ilk başta biraz farklı gelebilir (özellikle pl.col() ve .alias() kısmı), ama birkaç kullanımdan sonra alışıyorsunuz.

Eksik Veri İşleme

# Pandas
df_pd["yas"].fillna(df_pd["yas"].mean(), inplace=True)
df_pd.dropna(subset=["isim"], inplace=True)

# Polars (NaN yerine null kullanılır)
df_pl = df_pl.with_columns(
    pl.col("yas").fill_null(pl.col("yas").mean())
)
df_pl = df_pl.drop_nulls(subset=["isim"])

Dikkat edilmesi gereken önemli bir fark: Polars'ta NaN kavramı yok, her şey null. Bu aslında işleri basitleştiriyor.

Yeni Sütun Ekleme

# Pandas
df_pd["yillik_maas"] = df_pd["maas"] * 12

# Polars
df_pl = df_pl.with_columns(
    (pl.col("maas") * 12).alias("yillik_maas")
)

2026 Güncel Benchmark Sonuçları

Tamam, şimdi herkesin merak ettiği kısma gelelim: gerçek performans rakamları. 2025-2026 yıllarında yayınlanan bağımsız benchmark testleri, Polars'ın Pandas'a göre tutarlı biçimde üstün olduğunu gösteriyor:

İşlem	Polars Avantajı	Açıklama
CSV okuma (1 GB)	5-25x daha hızlı	Çok çekirdekli paralel ayrıştırma
Filtreleme (1 GB)	4.6x daha hızlı	Çok iş parçacıklı satır seçimi
GroupBy agregasyon	2.6-10x daha hızlı	Paralel hesaplama
Join işlemleri	13.75x daha hızlı	Optimize edilmiş hash join
Bellek kullanımı	%87 daha az	Arrow sütun bazlı format
ETL pipeline	3.3-20x daha hızlı	Lazy evaluation + streaming

Özellikle join işlemlerindeki 13.75 kat fark oldukça çarpıcı. Polars'ın resmi PDS-H benchmark sonuçlarına göre (Mayıs 2025), Polars ve DuckDB büyük ölçekli veri işlemede Dask ve PySpark'a göre bir büyüklük sırası daha hızlı. Pandas ise yalnızca SF-10 ölçeğinde test edilebilmiş — daha büyük ölçeklerde bellek yetersizliği (OOM) hatası vermiş.

Lazy Evaluation: Polars'ın Gizli Silahı

Polars'ın en güçlü özelliklerinden biri lazy evaluation modeli. Bu modda Polars, işlemleri anında çalıştırmaz. Bunun yerine bir sorgu planı oluşturur, bu planı otomatik olarak optimize eder ve sonuç istendiğinde çalıştırır.

Bunu SQL sorgu optimizasyonuna benzetebilirsiniz — ama Python kodu yazarak.

import polars as pl

# Lazy sorgu: işlemler hemen çalıştırılmaz
sorgu = (
    pl.scan_csv("satis_verileri.csv")          # Dosyayı taramaya hazırla
    .filter(pl.col("tutar") > 1000)             # Filtre: predicate pushdown
    .select(["musteri_id", "urun", "tutar"])     # Sütun seçimi: projection pushdown
    .group_by("musteri_id")                      # Gruplama
    .agg(
        pl.col("tutar").sum().alias("toplam_harcama"),
        pl.col("urun").n_unique().alias("farkli_urun")
    )
    .sort("toplam_harcama", descending=True)     # Sıralama
)

# Sorgu planını görüntüle
print(sorgu.explain())

# Sorguyu çalıştır ve sonucu al
sonuc = sorgu.collect()
print(sonuc)

Bu yaklaşımın sağladığı optimizasyonlar gerçekten etkileyici:

• Predicate pushdown: Filtre koşulu dosya okuma aşamasına itilir. Yalnızca koşula uyan satırlar belleğe yüklenir.
• Projection pushdown: Yalnızca seçilen sütunlar okunur, gereksiz sütunlar hiç belleğe alınmaz.
• Operation fusion: Birden fazla işlem tek bir geçişte birleştirilir.

Pandas'ta aynı işlemi yapmak isteseydiniz? Önce tüm dosyayı belleğe yüklemeniz, ardından adım adım filtreleme, seçim ve gruplama yapmanız gerekirdi. Çok daha fazla bellek, çok daha fazla CPU kullanımı.

Mimari Farklar Özet Tablosu

Özellik	Pandas 3.0	Polars 1.38
Yazıldığı dil	Python/C/Cython	Rust
Bellek formatı	NumPy (Arrow opsiyonel)	Apache Arrow (yerel)
İş parçacığı modeli	Tek iş parçacıklı	Çok iş parçacıklı (otomatik)
Değerlendirme modu	Eager (anında)	Eager + Lazy
İndeks sistemi	Var (satır etiketleri)	Yok (tamsayı konumu)
Eksik veri gösterimi	NaN + None	Yalnızca null
Tip güvenliği	Gevşek (otomatik dönüşüm)	Katı (hata fırlatır)
Streaming desteği	Yok	Var (bellek dışı veri)
Sorgu optimizasyonu	Yok	Otomatik (lazy modda)
Copy-on-Write	Var (3.0 ile varsayılan)	Gerekli değil (immutable)

Gerçek Dünya Senaryosu: ETL Pipeline Karşılaştırması

Teorik bilgiler güzel de, gerçek hayatta ne oluyor? Büyük bir satış veri setini okuyan, temizleyen, dönüştüren ve özetleyen bir ETL pipeline'ını iki kütüphaneyle karşılaştıralım.

Pandas ile ETL Pipeline

import pandas as pd
import time

baslangic = time.time()

# 1. Veri okuma
df = pd.read_csv("satis_verisi_10m.csv")

# 2. Temizleme
df = df.dropna(subset=["musteri_id", "urun_adi"])
df["tarih"] = pd.to_datetime(df["tarih"])
df = df[df["tutar"] > 0]

# 3. Dönüştürme
df["ay"] = df["tarih"].dt.to_period("M").astype(str)
df["kdv_dahil"] = df["tutar"] * 1.20

# 4. Özetleme
ozet = df.groupby(["ay", "kategori"]).agg(
    toplam_satis=("tutar", "sum"),
    ortalama_tutar=("tutar", "mean"),
    islem_sayisi=("tutar", "count")
).reset_index()

bitis = time.time()
print(f"Pandas suresi: {bitis - baslangic:.2f} saniye")

Polars ile ETL Pipeline

import polars as pl
import time

baslangic = time.time()

# Lazy modda tüm işlemler tek sorgu planında
ozet = (
    pl.scan_csv("satis_verisi_10m.csv")
    # 2. Temizleme
    .drop_nulls(subset=["musteri_id", "urun_adi"])
    .with_columns(pl.col("tarih").str.to_datetime())
    .filter(pl.col("tutar") > 0)
    # 3. Dönüştürme
    .with_columns(
        pl.col("tarih").dt.strftime("%Y-%m").alias("ay"),
        (pl.col("tutar") * 1.20).alias("kdv_dahil")
    )
    # 4. Özetleme
    .group_by(["ay", "kategori"])
    .agg(
        pl.col("tutar").sum().alias("toplam_satis"),
        pl.col("tutar").mean().alias("ortalama_tutar"),
        pl.col("tutar").count().alias("islem_sayisi")
    )
    .sort("ay")
    .collect()  # Sorguyu çalıştır
)

bitis = time.time()
print(f"Polars suresi: {bitis - baslangic:.2f} saniye")

10 milyon satırlık bir veri setinde tipik sonuçlar şöyle oluyor:

• Pandas: ~45-60 saniye, ~8 GB RAM kullanımı
• Polars: ~3-5 saniye, ~1 GB RAM kullanımı

Fark bu kadar dramatik olabiliyor. Kişisel deneyimimden söyleyebilirim ki, ilk kez Polars ile bir pipeline çalıştırdığımda "acaba bir şeyi yanlış mı yaptım" diye kontrol ettim — o kadar hızlı bitmişti.

Pandas'tan Polars'a Geçiş İpuçları

Mevcut Pandas kodunuzu Polars'a taşımayı düşünüyorsanız, burada birkaç pratik öneri var.

1. Kademeli Geçiş (Strangler Pattern)

Tüm kodu bir anda değiştirmeye kalkmayın. Önce en yavaş çalışan, en çok kaynak tüketen pipeline'larınızı belirleyin ve bunları tek tek Polars'a taşıyın. Sabırlı olmak burada gerçekten işe yarıyor.

2. Temel API Farklarını Öğrenin

# Pandas → Polars karşılık tablosu

# merge → join
# Pandas: pd.merge(df1, df2, on="id")
# Polars: df1.join(df2, on="id")

# fillna → fill_null
# Pandas: df.fillna(0)
# Polars: df.fill_null(0)

# dropna → drop_nulls
# Pandas: df.dropna()
# Polars: df.drop_nulls()

# apply → map_elements (son çare)
# Pandas: df["col"].apply(func)
# Polars: df.with_columns(pl.col("col").map_elements(func))
# NOT: Polars'ta apply/map_elements yerine yerel ifadeler tercih edilmelidir

# iloc → row indexing yok
# Pandas: df.iloc[0:5]
# Polars: df.head(5) veya df.slice(0, 5)

# İki yönlü dönüşüm
# Polars → Pandas: df_pl.to_pandas()
# Pandas → Polars: pl.from_pandas(df_pd)

3. Polars İfade Sistemini Kullanın

Polars'ta Python lambda fonksiyonları yerine yerel ifadeler kullanmak gerçekten kritik. Lambda kullanmak, Polars'ın tüm paralel işleme ve optimizasyon avantajlarını ortadan kaldırır. Yani Polars kullanıp lambda yazıyorsanız, aslında Polars'ın gücünü kullanmıyorsunuz demektir.

# YANLIŞ: Lambda kullanımı (yavaş, paralelleştirilmez)
df_pl.with_columns(
    pl.col("isim").map_elements(lambda x: x.upper())
)

# DOĞRU: Yerel ifade kullanımı (hızlı, paralel)
df_pl.with_columns(
    pl.col("isim").str.to_uppercase()
)

Ne Zaman Pandas, Ne Zaman Polars?

Hadi doğrudan konuya girelim.

Pandas Tercih Edin

• Küçük veri setleri (<1 milyon satır): Pandas zaten yeterince hızlı ve sözdizimi daha tanıdık.
• Makine öğrenmesi iş akışları: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler doğrudan Pandas DataFrame kabul eder.
• Hızlı keşif ve prototipleme: Jupyter Notebook'ta interaktif analiz için Pandas'ın olgun ekosistemi hâlâ avantajlı.
• Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn, Plotly gibi kütüphaneler Pandas ile doğal entegre çalışır.
• Ekip deneyimi: Ekibiniz Pandas'a aşinaysa ve performans darboğazı yoksa, geçiş maliyetine değmeyebilir.

Polars Tercih Edin

• Büyük veri setleri (>10 milyon satır): Polars'ın paralel işleme ve lazy evaluation avantajları burada net şekilde ortaya çıkıyor.
• ETL ve veri pipeline'ları: Üretim ortamında çalışan veri akışlarında 3-20 kat hız kazancı ciddi bir fark.
• Bellek kısıtlı ortamlar: Polars, Pandas'a kıyasla %87'ye kadar daha az bellek kullanır. 16 GB RAM'li bir makinede bu çok şey ifade ediyor.
• Streaming gereken senaryolar: Belleğe sığmayan veri setlerini Polars'ın streaming motoruyla işleyebilirsiniz.
• Yeni projeler: Sıfırdan başlıyorsanız, Polars'ın modern API'si ve performansı uzun vadede büyük avantaj sağlar.

Polars ve Pandas Birlikte Kullanılabilir mi?

Kesinlikle evet. Aslında birçok projede en mantıklı yaklaşım bu: ikisini birlikte kullanmak.

import polars as pl
import pandas as pd

# Polars ile veriyi hızlıca oku ve dönüştür
df_polars = (
    pl.scan_csv("buyuk_veri.csv")
    .filter(pl.col("yil") == 2026)
    .group_by("kategori")
    .agg(pl.col("gelir").sum().alias("toplam_gelir"))
    .collect()
)

# scikit-learn veya matplotlib için Pandas'a dönüştür
df_pandas = df_polars.to_pandas()

# Makine öğrenmesi veya görselleştirme işlemlerini Pandas ile yap
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_pandas[["toplam_gelir_scaled"]] = scaler.fit_transform(
    df_pandas[["toplam_gelir"]]
)

Bu hibrit yaklaşım pratikte çok iyi çalışıyor. Ağır veri işleme kısmını Polars'a bırakıyorsunuz, ML ve görselleştirme için de Pandas'ın zengin ekosisteminden faydalanıyorsunuz. İki dünyanın en iyisi, diyebiliriz.

Sık Sorulan Sorular

Polars, Pandas'ın yerini alacak mı?

Kısa cevap: hayır. Polars'ın amacı Pandas'ı tamamen değiştirmek değil, tamamlamak. Pandas'ın ekosistemi, topluluğu ve kütüphane entegrasyonu hâlâ eşsiz. Polars ise performans ve ölçeklenebilirliğin öncelikli olduğu senaryolarda parlıyor. İki kütüphane farklı kullanım alanlarında güçlü ve birlikte kullanılabilir.

Polars öğrenmek zor mu?

Pandas biliyorsanız, gerçekten çok kolay. API'ler büyük ölçüde benzer. Temel farklar fill_null/fillna, join/merge gibi isimlendirme farklarından ibaret. En büyük öğrenme eğrisi, Polars'ın ifade sistemi ve lazy evaluation modelini benimsemek. Ama çoğu geliştirici birkaç gün içinde rahatça üretken hale gelebilir.

Mevcut Pandas projemi Polars'a taşımalı mıyım?

Bu tamamen projenizin ihtiyaçlarına bağlı. Pipeline'ınız 2 saniyede çalışıyorsa ve ayda bir kez kullanılıyorsa, geçiş muhtemelen gereksiz. Ama düzenli olarak büyük veri setleri işliyorsanız, bellek sorunlarıyla boğuşuyorsanız veya pipeline süreleriniz dakikalarla ölçülüyorsa, Polars'a geçiş ciddi kazançlar sağlayabilir. Kademeli geçiş en güvenli strateji.

Polars ile scikit-learn veya TensorFlow kullanabilir miyim?

Doğrudan değil, ama .to_pandas() veya .to_numpy() ile kolayca dönüşüm yapabilirsiniz. Veri ön işleme adımlarını Polars ile yapıp, modelleme aşamasında dönüştürmek yaygın ve etkili bir yaklaşım.

Polars'ın GPU desteği var mı?

Polars, NVIDIA RAPIDS cuDF entegrasyonu aracılığıyla GPU hızlandırması üzerinde aktif olarak çalışıyor. Ayrıca Polars Cloud ile dağıtık yürütme desteği de geliştirme aşamasında. Bu özellikler 2026 itibarıyla hızla olgunlaşıyor ve yakın gelecekte daha da erişilebilir hale gelecek.