PolarsとPandasのベンチマーク比較: データ分析の新時代へ

Polarsとは何か

Polarsは、Pythonで大量のデータフレームを集計するためのライブラリです。Rustで書かれており、PythonのGIL (Global Interpreter Lock) を回避するためにマルチスレッドで動作します。その名前は「白熊」を意味します。

Polarsの特徴は以下の3つです：
1. 高速：RustやApache Arrowなどにより、非常に高速な処理が可能です。
2. お手軽：pip install polarsだけで簡単に始めることができます。また、Google Colabではデフォルトでインストールされているため、import polars as plするだけで使用できます。
3. 書きやすい：PolarsはPandasと似た書き方で動くため、Pandasからの移行が容易です。

Polarsは、データの読み込み、列の選択、列の追加、行の選択、グループ化、集計など、基本的なデータフレームの操作をサポートしています。また、pl.Exprクラスを使用することで、ある列から他の列への加工処理の方法を記述することができます。

以上の特性により、Polarsは大量のデータフレームを効率的に処理するための強力なツールとなっています。

Pandasとの比較

PandasはPythonで最も広く使われているデータ分析ライブラリであり、その使いやすさと機能の豊富さから多くのユーザーに支持されています。しかし、大量のデータを扱う場合には、Pandasのパフォーマンスが問題となることがあります。

一方、PolarsはRustで書かれており、マルチスレッドを活用して高速な処理を実現しています。また、Pandasと似たAPIを持つため、Pandasからの移行も容易です。

以下に、PandasとPolarsの主な違いを示します：

1. パフォーマンス：Polarsは、Rustで書かれているため、Pandasよりも処理速度が高速です。特に、大量のデータを扱う場合や、複雑なデータ操作を行う場合には、Polarsの方が優れたパフォーマンスを発揮します。

2. メモリ使用量：Pandasはデータをメモリに読み込んでから処理するため、大量のデータを扱う場合にはメモリ不足の問題が発生することがあります。一方、Polarsは効率的なメモリ管理を行うため、大量のデータでもメモリ使用量を抑えることができます。

3. API：PandasとPolarsは似たAPIを持つため、PandasからPolarsへの移行は比較的容易です。ただし、一部の機能や書き方には違いがあります。

4. 機能：Pandasは長年にわたり開発されてきた成熟したライブラリであり、非常に多くの機能を提供しています。一方、Polarsは新しいライブラリであり、一部の高度な機能はまだ実装されていないかもしれません。しかし、基本的なデータ操作については、PolarsもPandasと同等の機能を提供しています。

以上の点を考慮に入れると、PandasとPolarsはそれぞれ異なるユースケースに適しています。小規模から中規模のデータセットを扱う場合、または特定の高度な機能が必要な場合には、Pandasが適しているかもしれません。一方、大規模なデータセットを扱う場合や、高速な処理が必要な場合には、Polarsが適していると言えます。

ベンチマーク結果

PolarsとFireDucksのベンチマーク結果を以下に示します。

PolarsとFireDucksの比較

PolarsとFireDucksは、Pandasを上回る性能を示しました。具体的には、Pandasで1081秒かかる処理が、Polarsでは57秒、FireDucksでは88秒で実行できました。

また、FireDucksとPolarsの直接的な比較では、以下の結果が得られました：

• データセットサイズsf=10: FireDucksの13勝9敗（平均は1.4倍）
• データセットサイズsf=20: FireDucksの14勝8敗（平均は1.4倍）
• データセットサイズsf=50: FireDucksの15勝7敗（平均は1.6倍）

全66戦ではFireDucksの42勝24敗で勝率64%でした。

結果の分析

この結果から、PolarsとFireDucksは、大量のデータを扱う場合や、複雑なデータ操作を行う場合には、Pandasよりも優れたパフォーマンスを発揮します。特に、FireDucksは、Pandasと高い互換性を持つため、Pandasからの移行も容易です。

ただし、一部のベンチマークでは、FireDucksとPandasの性能が近い結果もありました。これは、ベンチマークの内容やデータの規模によります。

以上の結果から、Pandas、Polars、FireDucksのそれぞれが異なるユースケースに適していると言えます。小規模から中規模のデータセットを扱う場合、または特定の高度な機能が必要な場合には、Pandasが適しているかもしれません。一方、大規模なデータセットを扱う場合や、高速な処理が必要な場合には、PolarsやFireDucksが適していると言えます。

Polarsの利点と特徴

Polarsは、Pythonで大量のデータフレームを集計するためのライブラリです。Rustで書かれており、PythonのGIL (Global Interpreter Lock) を回避するためにマルチスレッドで動作します。その名前は「白熊」を意味します。

Polarsの特徴は以下の3つです：
1. 高速：RustやApache Arrowなどにより、非常に高速な処理が可能です。
2. お手軽：pip install polarsだけで簡単に始めることができます。また、Google Colabではデフォルトでインストールされているため、import polars as plするだけで使用できます。
3. 書きやすい：PolarsはPandasと似た書き方で動くため、Pandasからの移行が容易です。

Polarsは、データの読み込み、列の選択、列の追加、行の選択、グループ化、集計など、基本的なデータフレームの操作をサポートしています。また、pl.Exprクラスを使用することで、ある列から他の列への加工処理の方法を記述することができます。

以上の特性により、Polarsは大量のデータフレームを効率的に処理するための強力なツールとなっています。また、PolarsはApache Arrowでメモリに展開され、多くの処理が並列実行可能であり、遅延評価をサポートしています。これらの特性により、Polarsは高速でメモリ効率が良いとされています。さらに、Polarsはストリーミングのサポートを提供しており、メモリよりも大きなデータをバッチで処理することが可能です。

以上の点から、Polarsは大規模なデータセットを扱う場合や、高速な処理が必要な場合には、非常に有用なツールと言えます。

まとめ

この記事では、データ分析ライブラリのPolarsとPandasを比較し、それぞれの特徴と利点を詳しく説明しました。

Polarsは、Pythonで大量のデータフレームを集計するためのライブラリであり、Rustで書かれており、PythonのGIL (Global Interpreter Lock) を回避するためにマルチスレッドで動作します。その結果、Polarsは大量のデータを効率的に処理することができ、Pandasよりも高速な処理を実現します。

一方、PandasはPythonで最も広く使われているデータ分析ライブラリであり、その使いやすさと機能の豊富さから多くのユーザーに支持されています。しかし、大量のデータを扱う場合には、Pandasのパフォーマンスが問題となることがあります。

ベンチマーク結果からも、Polarsは大規模なデータセットを扱う場合や、高速な処理が必要な場合には、非常に有用なツールと言えます。また、PolarsはPandasと似たAPIを持つため、Pandasからの移行も容易です。

以上の点から、Pandas、Polarsのそれぞれが異なるユースケースに適していると言えます。小規模から中規模のデータセットを扱う場合、または特定の高度な機能が必要な場合には、Pandasが適しているかもしれません。一方、大規模なデータセットを扱う場合や、高速な処理が必要な場合には、Polarsが適していると言えます。

これらの情報を参考に、自分のニーズに最も適したデータ分析ライブラリを選択してください。そして、データ分析の新時代への一歩を踏み出しましょう！