Polars 305× schneller als optimiertes Pandas in Real-Workflow-Test
Ein Daten-Workflow mit einer Million Zeilen läuft in Polars in 0,20 Sekunden, während die Hand-optimierte Pandas-Version 0,31 Sekunden benötigt — bei automatischer Parallelisierung über alle CPU-Kerne ohne manuelle Optimierungen.
- Pandas-Workflow voroptimiert: 0,31s mit manueller Vectorisierung, Categorical-Datentypen und Speicherverwaltung
- Polars-Version: 0,20s ohne explizite Optimierungen — nutzt Default-Parallelisierung über alle CPU-Kerne
- Der Autor hatte zuvor die gleiche Pipeline von 61s auf 0,33s optimiert, zeigt damit den Abstand zwischen naiver und optimierter Pandas
- Test-Dataset: 1 Million E-Commerce-Zeilen mit typischen Operationen (Datentyp-Konvertierung, Vectorrechnung, Aggregation nach Region)
- Polars ändert mental model: Lazy Evaluation und automatisches Query-Optimization statt manuelles Profiling einzelner Operationen
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