写 Python 的朋友大多都离不开 Pandas，对吧？查数据、做清洗、跑分析，第一反应就是 import pandas as pd。但 Pandas 其实也有不少限制，比如大数据场景内存爆炸、并发支持差、速度在某些情况下不理想。 所以啊，我这边整理了几个替代或者补充 Pandas 的库，真心值得一试。

1. Polars：更快更轻

这个库近两年特别火，核心就是快，基于 Rust 写的，多核利用也到位。写法上和 Pandas 有点像，上手难度不大。

import polars as pl

df = pl.DataFrame({

    "name": ["Tom", "Jerry", "Anna"],

    "age": [23, 31, 29]

})

# 筛选年龄大于25的

print(df.filter(pl.col("age") > 25))

要处理几百万行数据，速度优势立马体现出来。

2. Dask：分布式的 Pandas

Dask 的定位就是让你写着 Pandas 的代码，跑在分布式环境上。小数据本地玩，大数据可以挂集群，不用改动太多。

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv("bigdata.csv")

result = df.groupby("city")["salary"].mean().compute()

print(result)

.compute() 这一步，就是把惰性计算真正跑出来。

3. Vaex：秒开十亿行Vaex 的优势是内存映射，你哪怕有几十 GB 的 CSV，照样能打开，还能秒级过滤。

import vaex

df = vaex.open("huge.csv")

print(df[df.salary > 10000].mean("age"))

关键点就是不把所有数据全塞内存，而是懒加载，性能很友好。

4. Modin：几乎不用改代码

这个库特别适合懒人，号称“一行代码提速 Pandas”。你把 import pandas as pd 改成 import modin.pandas as pd，剩下的都一样。

import modin.pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

print(df.groupby("type")["amount"].sum())

它底层会用 Ray 或 Dask 来并行化，省事。

5. PySpark：工业级老大哥

如果你在大公司，数据规模上百 GB 甚至 TB，那 PySpark 还是绕不过去。SQL 风格友好，而且生态成熟。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("demo").getOrCreate()

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

df.groupBy("city").avg("salary").show()

这就是分布式计算的标准选手。

6. Koalas（现在并到 PySpark 里了）

Koalas 的目标就是让 Pandas 用户能无缝迁移到 Spark。用法和 Pandas 接近，但执行在 Spark 上。

import databricks.koalas as ks

df = ks.read_csv("data.csv")

print(df.head())

虽然现在已经和 PySpark 合并了，但思想还是一样：平滑过渡。

7. DuckDB：嵌入式 SQL 引擎

DuckDB 被称作“分析界的 SQLite”。支持直接在本地跑 SQL，速度快到你怀疑是不是在开玩笑。

import duckdb

con = duckdb.connect()

df = con.execute("SELECT * FROM 'data.csv' WHERE salary > 10000").fetchdf()

print(df)

对熟悉 SQL 的人特别友好，甚至能和 Arrow、Polars 等库一起配合。

Pandas 确实还是很多人默认的选择，但你得清楚：它不是万能的。如果只是几 MB 数据，Pandas 足够；但如果碰到几十 GB，或者需要分布式，就得考虑 Polars、Dask、Vaex、PySpark 这些。

总之，不再一棍子全打在 Pandas 上，工具箱多几个选择，工作就会轻松很多。

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