Pandas 应该灭绝。这个说法来自一篇技术评论，核心论据只有一句：Pandas 的低效，正在把用户过早推向分布式系统。 换句话说，很多团队还没到需要集群的数据量，就已经开始搭 Spark 了。而真正适合这个量级的工具，早就换人了。 100GB 是条分界线 原文给出的判断很直接： 100GB 以内 的绝大多数工作负载，Polars 和 DuckDB 处理得更快，占用内存也更少。在这个区间里，Pandas 对"中等数据"来说已经过时。 这里的逻辑不是"Pandas 不能用"，而是"没必要用它"。当更快的工具能覆盖同一批任务，继续留在旧方案上，成本就变成了隐性的。 被推早的分布式 原文点出的因果链值得注意：Pandas 效率不够，用户就会提前跳到分布式系统。分布式系统本身没错，错的是时机——数据规模还没到，复杂度先到了。 Polars 和 DuckDB 的位置，正好卡在中间：比 Pandas 快，又不需要分布式那一套。原文没有展开具体基准测试数据，只给出了"更快、更省内存"这个结论。 至于 Pandas 是否真的会"灭绝"，原文用的是"过时"这个词，针对的是中等数据场景，不是全部场景。 特别