Pandas vs Polars: Perché l'Evoluzione del 2025 Cambia Tutto

L'ecosistema dei dati Python, alla fine del 2025, continua la sua rapida evoluzione, guidata da una domanda insaziabile di prestazioni e scalabilità. Per anni, pandas è stato il cavallo di battaglia ubiquitario, fondamentale per innumerevoli pipeline analitiche. Tuttavia, negli ultimi due anni si è assistito all'ascesa meteorica e alla significativa maturazione di polars, una libreria DataFrame basata su Rust che sfida fondamentalmente l'approccio tradizionale di pandas. Come sviluppatori, abbiamo superato il dibattito su "quale è meglio", concentrandoci ora su "quando usare cosa" e, in modo critico, "come queste librerie stanno convergendo e divergendo" nelle loro ultime iterazioni. Questa analisi approfondisce gli sviluppi recenti, i cambiamenti architetturali e le implicazioni pratiche per gli sviluppatori senior che navigano nello stack di dati Python.

L'Ascesa Continua di Polars: Un'Immersione Profonda nell'Ottimizzazione delle Query

Polars ha consolidato la sua reputazione di potenza prestazionale, in gran parte grazie al suo sofisticato ottimizzatore di query e al modello di esecuzione lazy. A differenza dell'esecuzione eager di pandas, dove ogni operazione viene eseguita immediatamente, Polars costruisce un piano logico dell'intera computazione prima dell'esecuzione, consentendo un'ottimizzazione significativa. Questo approccio non riguarda solo il differimento del calcolo; si tratta di un riordino e una semplificazione intelligenti delle operazioni.

Al suo interno, Polars sfrutta un Directed Acyclic Graph (DAG) per rappresentare la sequenza di trasformazioni. Quando viene creato un LazyFrame (ad esempio, tramite pl.scan_csv(), che utilizza implicitamente la valutazione lazy, o chiamando .lazy() su un DataFrame eager), Polars costruisce questo DAG. Operazioni come filter(), select() e with_columns() aggiungono nodi a questo grafico. La magia accade quando viene invocato .collect(), attivando l'ottimizzatore.

L'ottimizzatore impiega diverse tecniche chiave:

Predicate Pushdown: I filtri vengono applicati il prima possibile, idealmente alla fonte dei dati stessa. Questo riduce drasticamente la quantità di dati elaborati a valle, risparmiando sia memoria che cicli di CPU. Ad esempio, se stai leggendo un file Parquet di grandi dimensioni e lo filtri immediatamente per una colonna, Polars tenterà di spostare quel filtro verso il lettore Parquet, caricando solo le righe pertinenti.
Projection Pushdown: Vengono caricate ed elaborate solo le colonne necessarie per il risultato finale. Se una pipeline coinvolge molte colonne ma la select() finale necessita solo di poche, Polars evita di caricare o calcolare le colonne non necessarie.
Common Subplan Elimination: Le sottoespressioni identiche all'interno di un piano di query vengono identificate e calcolate solo una volta, riutilizzando il risultato.
Expression Simplification: Le operazioni ridondanti vengono rimosse o semplificate (ad esempio, pl.col("foo") * 1 diventa pl.col("foo")).

Questa architettura è particolarmente evidente quando si ispeziona un piano di esecuzione di LazyFrame utilizzando .explain(). Ad esempio, una catena apparentemente complessa di filtri e aggregazioni spesso rivela un piano ottimizzato in cui i filtri vengono spostati alla scansione iniziale e le aggregazioni intermedie vengono combinate.

import polars as pl
import os

# Assume 'large_data.csv' exists with columns 'id', 'category', 'value', 'timestamp'

# Example of a LazyFrame with predicate and projection pushdown potential
lf = (
    pl.scan_csv("large_data.csv")
    .filter(pl.col("timestamp").is_between(pl.datetime(2025, 1, 1), pl.datetime(2025, 12, 31)))
    .group_by("category")
    .agg(
        pl.col("value").mean().alias("avg_value"),
        pl.col("id").n_unique().alias("unique_ids")
    )
    .filter(pl.col("avg_value") > 100)
    .select(["category", "avg_value"])
)

print(lf.explain())

L'output di .explain() serve come strumento cruciale per il debug e l'ottimizzazione delle prestazioni, offrendo una rappresentazione testuale del piano logico ottimizzato. Per gli studenti visivi, Polars offre anche show_graph() (se graphviz è installato), che renderizza il DAG, rendendo le ottimizzazioni tangibili.

L'Evoluzione di Pandas: Copy-on-Write (CoW) e Semantica della Memoria

Mentre Polars è stato costruito da zero con primitive prestazionali, pandas ha affrontato sistematicamente i propri limiti architetturali. Uno sviluppo importante nelle iterazioni recenti di pandas (a partire dalla 2.0 e perfezionato nelle successive release 2.x) è la spinta significativa verso la semantica Copy-on-Write (CoW). Questo cambiamento è una risposta diretta all'avviso storico "SettingWithCopyWarning" di pandas e al comportamento della memoria spesso imprevedibile, in particolare quando le assegnazioni concatenate portavano a mutazioni di dati involontarie o copie eager costose.

Prima di CoW, pandas spesso creava copie implicite di DataFrame o Series durante le operazioni, portando a un maggiore consumo di memoria e a prestazioni non deterministiche. La modifica di una "view" di un DataFrame potrebbe o meno modificare l'originale, a seconda di euristiche interne, rendendo il codice difficile da ragionare. Con CoW abilitato (spesso tramite pd.set_option("mode.copy_on_write", True)), pandas mira a un comportamento più prevedibile: i dati vengono copiati solo quando vengono effettivamente modificati.

L'implicazione architetturale è un passaggio da viste mutabili a blocchi di dati immutabili che vengono condivisi fino a quando non si verifica un'operazione di scrittura. Quando un utente esegue un'operazione che modificherebbe un blocco condiviso, viene creata una copia solo del blocco interessato, lasciando intatti i dati originali condivisi. Questo riduce le copie non necessarie, migliorando l'efficienza della memoria e spesso le prestazioni, soprattutto in scenari che coinvolgono più operazioni intermedie che alla fine non modificano i dati originali.

import pandas as pd
import numpy as np

# Enable Copy-on-Write (recommended for recent pandas versions)
pd.set_option("mode.copy_on_write", True)

df = pd.DataFrame({'A': range(1_000_000), 'B': np.random.rand(1_000_000)})
df_view = df[df['A'] > 500_000] # This creates a logical view

# With CoW, 'df_view' shares memory with 'df' initially.
print(f"Memory usage of df_view before modification: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

# Now, modify a column in df_view
df_view['B'] = df_view['B'] * 10

# With CoW, only now is the 'B' column data for df_view copied.
print(f"Memory usage of df_view after modification: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

Il Fronte dell'Interoperabilità: Integrazione con Apache Arrow

Sia pandas che polars sono fortemente investiti in Apache Arrow, e questo impegno non ha fatto altro che rafforzarsi nell'ultimo anno. Arrow è un formato di memoria colonnare indipendente dal linguaggio progettato per un efficiente scambio ed elaborazione dei dati. La sua importanza non può essere sopravvalutata in un ecosistema di dati eterogeneo. Proprio come scegliere il formato di serializzazione giusto è fondamentale – vedi la nostra guida su JSON vs YAML vs JSON5: La Verità sui Formati Dati nel 2025—la scelta del formato di memoria definisce il limite delle prestazioni della tua applicazione.

Per Polars, Arrow è fondamentale. La sua architettura principale è costruita direttamente sull'implementazione Rust di Arrow, il che significa che i DataFrame di Polars utilizzano intrinsecamente il formato di memoria colonnare Arrow. Ciò consente operazioni zero-copy ed elaborazione vettoriale tramite istruzioni SIMD. Pandas, d'altra parte, ha integrato sempre più PyArrow come backend opzionale e ora spesso predefinito per tipi di dati specifici. Pandas 2.0 ha reso PyArrow una dipendenza obbligatoria per l'inferenza predefinita delle stringhe e ha introdotto il concetto di DataFrame ArrowDtype.

import pandas as pd
import polars as pl
import pyarrow as pa

# Pandas with PyArrow backend
df_pd_arrow = pd.read_csv("some_text_data.csv", dtype_backend='pyarrow')

# Polars naturally uses Arrow
df_pl = pl.read_csv("some_text_data.csv")

# Interchange via __dataframe__ protocol
df_from_polars = pd.api.interchange.from_dataframe(df_pl.__dataframe__())

Benchmarking delle Prestazioni e Compromessi: Quando Scegliere Cosa

I benchmark recenti mostrano costantemente che Polars supera pandas in molte operazioni comuni sui dati, in particolare con set di dati più grandi.

Tipo di Operazione	`pandas` (Eager, NumPy/Arrow Backed)	`Polars` (Lazy, Rust/Arrow Backed)
Ingestione Dati	Buona, in miglioramento con `PyArrow`	Eccellente, soprattutto con pushdown
Filtraggio	Efficiente, ma materializzazione eager	Altamente efficiente (predicate pushdown)
Aggregazioni	Può essere lento a causa di copie di memoria	Eccezionale, parallelizzato
Join	Le prestazioni variano, ad alta intensità di memoria	Molto efficiente, hash join ottimizzati
Impronta di Memoria	Più alta (5-10x dimensione dei dati)	Significativamente inferiore (2-4x dimensione dei dati)

Gestione della Memoria e Scalabilità: Uno Sguardo Più Attento

Polars opera su un modello di dati colonnare in cui i dati per ogni colonna vengono archiviati in modo contiguo come array Apache Arrow. Per set di dati più grandi della RAM, Polars offre l'elaborazione ibrida out-of-core tramite la sua API di streaming. Ciò gli consente di elaborare i dati in blocchi, riversando in modo trasparente i risultati intermedi su disco quando vengono raggiunti i limiti di memoria.

Evoluzione dell'API ed Esperienza dello Sviluppatore

Il sistema di espressioni di Polars è un elemento distintivo, che consente di definire trasformazioni complesse come singole unità ottimizzate. Le espressioni sono componibili, consentendo agli sviluppatori di scrivere codice altamente leggibile e parallelizzabile.

# Polars expression example
result_pl = df_pl.lazy().with_columns(
    (pl.col("value") * 1.1).alias("value_x1.1"),
    (pl.col("value").rank(method="min")).alias("value_rank"),
    pl.when(pl.col("value") > 20).then(pl.lit("High")).otherwise(pl.lit("Low")).alias("value_tier")
).filter(pl.col("value_tier") == "High").collect()

Pandas si è concentrato sulla coerenza, con PDEP-14 e PDEP-10 che indicano un passaggio verso un dtype di stringa nativo performante e rendendo PyArrow una dipendenza obbligatoria. L'implementazione di Copy-on-Write (PDEP-7) rimane l'evoluzione più influente per la stabilità della libreria.

Traiettoria Futura: Cosa C'è All'Orizzonte

Guardando al futuro dalla fine del 2025, pandas si sta evolvendo per diventare una soluzione in-memory più performante e robusta, mentre polars sta rapidamente diventando la scelta di fatto per l'elaborazione dei dati ad alte prestazioni, scalabile e potenzialmente distribuita. Polars si sta espandendo aggressivamente nell'accelerazione GPU tramite NVIDIA RAPIDS cuDF e nell'esecuzione distribuita tramite "Polars Cloud". Il fondamento condiviso di Apache Arrow garantisce che i dati possano fluire in modo efficiente tra queste potenti librerie, consentendo flussi di lavoro ibridi che sfruttano i punti di forza di ciascuno.