DuckDB vs Pandas 性能对比：10 万行数据实测

用 Pandas 做数据分析的时候，有没有想过换个工具？
这个问题困扰挺久了。Pandas 用着挺顺手，但数据量一大就开始卡顿，特别是做复杂聚合的时候，等得让人怀疑人生。最近 DuckDB 挺火，号称是"分析型数据库的 SQLite"，那就拿实际数据跑一下，看看它和 Pandas 到底谁更快。
测试环境：Ubuntu 24.04，Python 3.12.3，DuckDB 1.5.5，Pandas 2.3.2。
先说测试方法

数据集是 10 万行电商订单数据（large_ecommerce_orders.csv），包含订单 ID、客户 ID、产品类别、地区、金额、支付方式、订单日期、退货状态等字段。
测试了 6 个场景：
数据加载性能
简单聚合查询（GROUP BY）
复杂聚合查询（多字段分组 + HAVING）
复杂过滤查询（多条件筛选）
窗口函数（累计计算）
自连接模拟（找首尾订单）
每个场景跑 10 次取平均值，记录执行时间和峰值内存。
数据加载：DuckDB 快 1.8 倍

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# Pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/large_ecommerce_orders.csv')

# DuckDB
import duckdb
con = duckdb.connect()
result = con.execute("SELECT * FROM read_csv_auto('data/large_ecommerce_orders.csv')").fetchdf()
```text

| 工具 | 加载时间 | 峰值内存 |
|------|---------|---------|
| Pandas | 0.0422 秒 | 42.36 MB |
| DuckDB | 0.0234 秒 | 18.92 MB |
| **提升** | **1.80x** | **2.24x** |

DuckDB 的列式存储和流式读取让它在数据加载阶段就有优势。内存占用只有 Pandas 的 45%，这对大数据集很关键。

不过这里有个细节：DuckDB 的 `read_csv_auto()` 会自动推断列类型，如果推断错了可能会出问题。Pandas 的 `read_csv()` 虽然慢一点，但可以手动指定 `dtype` 参数，更可控。

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## 简单聚合：DuckDB 快 1.7 倍

**任务：** 按类别统计订单数和总金额

```python
# Pandas
result = df.groupby('category').agg({
    'order_id': 'count',
    'total_amount': 'sum'
}).reset_index()

# DuckDB
result = con.execute("""
    SELECT category, COUNT(order_id), SUM(total_amount)
    FROM read_csv_auto('data/large_ecommerce_orders.csv')
    GROUP BY category
""").fetchdf()
```sql

| 工具 | 执行时间 | 速度提升 |
|------|---------|---------|
| Pandas | 0.0089 秒 | - |
| DuckDB | 0.0052 秒 | **1.71x** |

简单的 GROUP BY 操作，DuckDB 快 1.7 倍。向量化执行引擎的优势开始显现。

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## 复杂聚合：DuckDB 快 2.4 倍

**任务：** 按地区 + 支付方式分组，计算多个指标，过滤订单数 > 100

```python
# Pandas
result = df.groupby(['region', 'payment_method']).agg({
    'order_id': 'count',
    'total_amount': ['sum', 'mean', 'max']
}).reset_index()
result.columns = ['region', 'payment', 'order_count', 'total', 'avg', 'max']
result = result[result['order_count'] > 100]

# DuckDB
result = con.execute("""
    SELECT region, payment_method, 
           COUNT(order_id), SUM(total_amount), 
           AVG(total_amount), MAX(total_amount)
    FROM read_csv_auto('data/large_ecommerce_orders.csv')
    GROUP BY region, payment_method
    HAVING COUNT(order_id) > 100
""").fetchdf()
```sql

| 工具 | 执行时间 | 速度提升 |
|------|---------|---------|
| Pandas | 0.0234 秒 | - |
| DuckDB | 0.0098 秒 | **2.39x** |

复杂聚合场景下，DuckDB 优势扩大到 2.4 倍。SQL 的 HAVING 子句比 Pandas 的链式操作更简洁，代码可读性也更好。

这里有个坑：Pandas 的 `groupby().agg()` 返回的 DataFrame 有多级列名（MultiIndex），需要手动 flatten。当时被这个搞懵了，折腾了半天才发现要用 `result.columns = [...]` 重命名列。

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## 复杂过滤：DuckDB 快 2 倍

**任务：** 多条件筛选（类别 + 金额 + 地区 + 退货状态）

```python
# Pandas
result = df[
    (df['category'] == 'Electronics') &
    (df['total_amount'] > 500) &
    (df['region'].isin(['North', 'South'])) &
    (df['return_status'] == 'No')
]

# DuckDB
result = con.execute("""
    SELECT *
    FROM read_csv_auto('data/large_ecommerce_orders.csv')
    WHERE category = 'Electronics'
      AND total_amount > 500
      AND region IN ('North', 'South')
      AND return_status = 'No'
""").fetchdf()
```sql

| 工具 | 执行时间 | 速度提升 |
|------|---------|---------|
| Pandas | 0.0156 秒 | - |
| DuckDB | 0.0078 秒 | **2.00x** |

多条件过滤时，DuckDB 快 2 倍。SQL 的 WHERE 子句比 Pandas 的布尔索引更易读，特别是条件多的时候。

Pandas 的布尔索引写起来确实麻烦，括号一堆，逻辑运算符还要用 `&` `|` 而不是 `and` `or`，每次写都要小心翼翼。

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## 窗口函数：DuckDB 快 2.15 倍

**任务：** 按类别计算累计销售额

```python
# Pandas
df = df.sort_values(['category', 'order_date'])
df['cumulative_sales'] = df.groupby('category')['total_amount'].cumsum()

# DuckDB
result = con.execute("""
    SELECT category, order_date, total_amount,
           SUM(total_amount) OVER (
               PARTITION BY category 
               ORDER BY order_date
               ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
           ) as cumulative_sales
    FROM read_csv_auto('data/large_ecommerce_orders.csv')
""").fetchdf()
```text

| 工具 | 执行时间 | 速度提升 |
|------|---------|---------|
| Pandas | 0.0312 秒 | - |
| DuckDB | 0.0145 秒 | **2.15x** |

窗口函数是 DuckDB 的强项，快 2.15 倍。Pandas 需要手动实现 `cumsum()`，代码更复杂，而且要先排序再分组，步骤更多。

SQL 的窗口函数语法虽然看起来复杂，但一旦掌握了就很强大。Pandas 要实现同样的功能，得绕好几个弯。

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## 自连接模拟：DuckDB 快 3.8 倍

**任务：** 找出每个客户的第一笔和最后一笔订单

```python
# Pandas
df = df.sort_values('order_date')
first_orders = df.groupby('customer_id').first().reset_index()
last_orders = df.groupby('customer_id').last().reset_index()
result = pd.merge(first_orders, last_orders, 
                  on='customer_id', 
                  suffixes=('_first', '_last'))

# DuckDB
result = con.execute("""
    SELECT customer_id,
           FIRST(order_id) as first_order,
           LAST(order_id) as last_order,
           FIRST(order_date) as first_date,
           LAST(order_date) as last_date
    FROM read_csv_auto('data/large_ecommerce_orders.csv')
    GROUP BY customer_id
""").fetchdf()
```text

| 工具 | 执行时间 | 速度提升 |
|------|---------|---------|
| Pandas | 0.0892 秒 | - |
| DuckDB | 0.0234 秒 | **3.81x** |

这是差距最大的场景！Pandas 需要多次排序 + 分组 + 合并，DuckDB 用 `FIRST()` / `LAST()` 聚合函数一步搞定，快 3.8 倍。

当时看到结果直接傻了。Pandas 要写 4 行代码，DuckDB 只要 1 条 SQL，性能还差这么多。

---

## 性能数据汇总

| 测试场景 | Pandas 时间 | DuckDB 时间 | 速度提升 |
|---------|-----------|-----------|---------|
| 数据加载 | 0.0422 秒 | 0.0234 秒 | 1.80x |
| 简单聚合 | 0.0089 秒 | 0.0052 秒 | 1.71x |
| 复杂聚合 | 0.0234 秒 | 0.0098 秒 | 2.39x |
| 复杂过滤 | 0.0156 秒 | 0.0078 秒 | 2.00x |
| 窗口函数 | 0.0312 秒 | 0.0145 秒 | 2.15x |
| 自连接模拟 | 0.0892 秒 | 0.0234 秒 | 3.81x |
| **平均提升** | - | - | **2.31x** |

**内存占用（数据加载）：**
- Pandas: 42.36 MB
- DuckDB: 18.92 MB
- **节省: 55% 内存**

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## 代码简洁度对比

**任务：** 按地区统计订单数、总金额、平均金额，过滤订单数 > 100

### Pandas 实现（6 行）

```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/large_ecommerce_orders.csv')
result = df.groupby('region').agg({
    'order_id': 'count',
    'total_amount': ['sum', 'mean']
}).reset_index()
result.columns = ['region', 'order_count', 'total_amount', 'avg_amount']
result = result[result['order_count'] > 100]
```text

### DuckDB 实现（4 行）

```python
import duckdb
con = duckdb.connect()
result = con.execute("""
    SELECT region, COUNT(order_id), SUM(total_amount), AVG(total_amount)
    FROM read_csv_auto('data/large_ecommerce_orders.csv')
    GROUP BY region
    HAVING COUNT(order_id) > 100
""").fetchdf()
```text

DuckDB 代码量少 33%，且 SQL 语法更直观。

---

## 什么时候选 DuckDB，什么时候选 Pandas

**选 DuckDB：**
- 大规模数据分析（> 10 万行）
- 复杂 SQL 查询（多表关联、窗口函数）
- 需要直接查询文件（CSV/Parquet/JSON）
- 内存受限的环境
- 需要高性能聚合统计

**选 Pandas：**
- 数据清洗和预处理
- 与机器学习 pipeline 集成
- 需要复杂的数据转换
- 快速原型开发
- 与现有 Python 生态深度集成

两者不是替代关系，而是互补关系。Pandas 的生态更成熟，与 NumPy、Scikit-learn、Matplotlib 无缝集成，做数据清洗和机器学习还是首选。DuckDB 更适合纯分析场景，特别是数据量大、查询复杂的时候。

---

## 踩坑记录

### 1. DuckDB 的反引号转义问题

在 heredoc 中使用 DuckDB 的三引号字符串时，反引号会导致语法错误。

**解决方案：** 将测试代码写入文件，而不是在命令行中直接执行。

### 2. Pandas 的 MultiIndex 列名

`groupby().agg()` 返回的 DataFrame 有多级列名，需要手动 flatten。

**解决方案：** 使用 `result.columns = [...]` 重命名列。

### 3. DuckDB 的内存管理

DuckDB 默认使用系统内存的 50% 作为查询内存。

**建议：** 对于大数据集，可以配置 `SET memory_limit='2GB'`。

---

## 总结

10 万行数据测试下来，DuckDB 在性能上全面领先，平均快 2.3 倍，内存省 55%。特别是复杂聚合和自连接场景，差距更明显。

但 Pandas 的优势在于生态和灵活性。如果要做数据清洗、特征工程、机器学习，Pandas 还是首选。

建议是：
- 数据量小（< 10 万行）、需要复杂数据处理：用 Pandas
- 数据量大（> 10 万行）、纯分析查询：用 DuckDB
- 两者结合：用 Pandas 做数据清洗，用 DuckDB 做分析查询

---

## 参考资源

- DuckDB 官方文档：https://duckdb.org/docs/
- Pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/
- DuckDB Python API：https://duckdb.org/docs/api/python/overview
- 测试数据集：large_ecommerce_orders.csv（100,000 行）

完整测试代码：`/tmp/duckdb_vs_pandas_test.py`

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## 延伸阅读

- [DuckDB vs SQLite：选择哪个？](/p/duckdb-vs-sqlite/) - 1000 行数据 SQLite 快 153 倍
- [DuckDB vs PostgreSQL：嵌入式分析与服务端数据库的正面对决](/p/duckdb-vs-postgresql/) - OLAP vs OLTP 选型指南
- [DuckDB 配置参数详解：调优你的查询性能](/p/duckdb-config-params/) - 线程数和内存调优，性能提升 46%


DuckDB 代码量少 33%，且 SQL 语法更直观。

---

## 什么时候选 DuckDB，什么时候选 Pandas

**选 DuckDB：**
- 大规模数据分析（> 10 万行）
- 复杂 SQL 查询（多表关联、窗口函数）
- 需要直接查询文件（CSV/Parquet/JSON）
- 内存受限的环境
- 需要高性能聚合统计

**选 Pandas：**
- 数据清洗和预处理
- 与机器学习 pipeline 集成
- 需要复杂的数据转换
- 快速原型开发
- 与现有 Python 生态深度集成

两者不是替代关系，而是互补关系。Pandas 的生态更成熟，与 NumPy、Scikit-learn、Matplotlib 无缝集成，做数据清洗和机器学习还是首选。DuckDB 更适合纯分析场景，特别是数据量大、查询复杂的时候。

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## 踩坑记录

### 1. DuckDB 的反引号转义问题

在 heredoc 中使用 DuckDB 的三引号字符串时，反引号会导致语法错误。

**解决方案：** 将测试代码写入文件，而不是在命令行中直接执行。

### 2. Pandas 的 MultiIndex 列名

`groupby().agg()` 返回的 DataFrame 有多级列名，需要手动 flatten。

**解决方案：** 使用 `result.columns = [...]` 重命名列。

### 3. DuckDB 的内存管理

DuckDB 默认使用系统内存的 50% 作为查询内存。

**建议：** 对于大数据集，可以配置 `SET memory_limit='2GB'`。

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## 总结

10 万行数据测试下来，DuckDB 在性能上全面领先，平均快 2.3 倍，内存省 55%。特别是复杂聚合和自连接场景，差距更明显。

但 Pandas 的优势在于生态和灵活性。如果要做数据清洗、特征工程、机器学习，Pandas 还是首选。

建议是：
- 数据量小（< 10 万行）、需要复杂数据处理：用 Pandas
- 数据量大（> 10 万行）、纯分析查询：用 DuckDB
- 两者结合：用 Pandas 做数据清洗，用 DuckDB 做分析查询

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## 参考资源

- DuckDB 官方文档：https://duckdb.org/docs/
- Pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/
- DuckDB Python API：https://duckdb.org/docs/api/python/overview
- 测试数据集：large_ecommerce_orders.csv（100,000 行）

完整测试代码：`/tmp/duckdb_vs_pandas_test.py`

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## 延伸阅读

- [DuckDB vs SQLite：选择哪个？](/p/duckdb-vs-sqlite/) - 1000 行数据 SQLite 快 153 倍
- [DuckDB vs PostgreSQL：嵌入式分析与服务端数据库的正面对决](/p/duckdb-vs-postgresql/) - OLAP vs OLTP 选型指南
- [DuckDB 配置参数详解：调优你的查询性能](/p/duckdb-config-params/) - 线程数和内存调优，性能提升 46%