Test technique Polars avance : API lazy, expressions, performances

Polars est 5 a 50 fois plus rapide que pandas sur les agregations. En 2025, les equipes data migrent vers Polars pour les traitements intensifs. Voici ce qu on evalue en entretien.

Data Builder·Juin 2025·6 min de lecture·Data Engineer · Data Scientist

Sommaire

Pourquoi Polars
API Eager vs Lazy
Expressions et contextes
Join strategies
Interoperabilite
Migrer depuis pandas
Grille

1Pourquoi Polars bat pandas

Question discriminante

Quelles sont les raisons techniques pour lesquelles Polars est plus rapide que pandas ?

Rust — ecrit en Rust, pas de GIL Python, gestion memoire sans garbage collector
Parallelisme natif — toutes les operations utilisent automatiquement tous les coeurs CPU
Columnar — stockage en colonnes (Apache Arrow), optimal pour les agregations analytiques
Lazy evaluation — le query planner optimise le plan avant execution (predicate pushdown, projection pushdown)
Benchmark — 5-50x plus rapide que pandas sur les groupby/join. Comparable a DuckDB

2API Eager vs Lazy

Question discriminante

Dans quel cas utilisez-vous l API Lazy plutot que l API Eager ?

import polars as pl

# API Eager : execution immediate
df = pl.read_csv('data.csv')
result = (
    df
    .filter(pl.col('amount') > 100)
    .group_by('category')
    .agg(pl.col('amount').sum().alias('total'))
)

# API Lazy : execution differee et optimisee
result = (
    pl.scan_csv('data.csv')      # scan = lecture lazy
    .filter(pl.col('amount') > 100)
    .group_by('category')
    .agg(pl.col('amount').sum().alias('total'))
    .collect()                   # declenche l execution
)

# Voir le plan d execution optimise
print(result.explain())

scan_csv / scan_parquet — lecture lazy, ne charge que les colonnes/lignes necessaires
Predicate pushdown — le filtre est applique avant de lire les donnees
Projection pushdown — seules les colonnes selectionnees sont lues

3Expressions et contextes

Question discriminante

Quelle est la difference entre les contextes select, filter, group_by et with_columns ?

# Expressions : le coeur de Polars
df.select([
    pl.col('revenue'),
    pl.col('revenue').log(base=10).alias('log_revenue'),
    (pl.col('revenue') / pl.col('cost') - 1).alias('margin_pct'),
    pl.col('date').dt.month().alias('month'),
    pl.col('name').str.to_uppercase().alias('name_upper')
])

# Agregations complexes
df.group_by('category').agg([
    pl.col('revenue').sum(),
    pl.col('revenue').mean().alias('avg_revenue'),
    pl.col('customer_id').n_unique().alias('nb_clients'),
    pl.col('amount').filter(pl.col('status') == 'completed').sum().alias('completed_sum')
])

4Performances des jointures

Question discriminante

Quels types de join Polars propose-t-il ? Quand utilisez-vous un semi-join ?

inner, left, right, full — jointures standard
semi — garde les lignes de gauche qui ont une correspondance a droite, sans dupliquer les colonnes. Plus rapide qu un inner join + deduplication
anti — garde les lignes de gauche qui N ont PAS de correspondance a droite. Equivalent d un NOT IN efficace
cross — produit cartesien. A eviter sur les grandes tables
asof — jointure par proximite sur une colonne numerique ou temporelle (trading, timeseries)

5Interoperabilite : Arrow, pandas, DuckDB

# Conversion zero-copy vers pandas via Apache Arrow
pandas_df = polars_df.to_pandas()
polars_df = pl.from_pandas(pandas_df)

# DuckDB peut requeter directement un LazyFrame Polars
import duckdb
result = duckdb.sql('SELECT category, SUM(amount) FROM polars_df GROUP BY 1').pl()

# Lire/ecrire Parquet (format natif Apache Arrow)
df = pl.read_parquet('data/*.parquet')
df.write_parquet('output.parquet', compression='zstd')

6Equivalences pandas → Polars

pandas	Polars equivalent
df['col']	df['col'] ou pl.col('col')
df.rename(columns={})	df.rename({})
df.fillna(0)	df.fill_null(0)
df.apply(func)	df.map_elements(func) ou expressions natives
pd.to_datetime()	pl.col('date').str.to_datetime('%Y-%m-%d')
df.merge()	df.join()

7Grille par niveau

Niveau	Maitrise	Signal GO	NO-GO
Confirme	API Eager, expressions courantes, read/write Parquet	Sait recrire un pipeline pandas en Polars, connait les expressions de base	N a jamais utilise Polars
Senior	API Lazy, query planning, join strategies, benchmarks	Utilise scan_parquet + lazy par defaut, connait semi/anti join, a benchmarke vs pandas	Ne sait pas expliquer le query planning Polars

Vous recrutez un Data Engineer Python ?

Premier entretien gratuit. Rapport GO/NO-GO sous 48h.

Tester gratuitement Reserver un appel