Pythonは、データサイエンス分野において最も広く使用されているプログラミング言語の1つです。Pythonの強力なデータ処理能力を利用するために、多くのデータ処理ライブラリが作成されています。その中でも、pandasとpolarsは、Pythonのデータ処理において特に有名であり、広く使用されています。以下にpandasとpolarsの違いを説明します。
pandasとpolarsの違い
pandasとpolarsの違いには大きく以下の4点があります。
1. パフォーマンス
Polarsは高速なデータフレームライブラリであり、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、Polarsはマルチスレッドで動作するため、大量のデータを処理する場合には特に有効です。
2. メモリの使用
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、データをメモリに読み込まずに処理するため、メモリ使用量が少なくなります。
3. インターフェイス
Pandasは、DataFrameというオブジェクトを使用してデータを処理しますが、Polarsは、DataFrameという名前のオブジェクトを使用しています。ただし、その操作方法は異なります。たとえば、Polarsでは、SQLスタイルのクエリを使用してデータを操作することができます。
4. 機能の差異
Pandasは、幅広い機能を提供していますが、一方、Polarsはまだ開発途上段階であるため、一部の機能が欠けている場合があります。ただし、Polarsは、グループ化、集計、フィルタリング、マージなどの一般的なデータ処理タスクを実行するために必要な機能を備えています。
pandasとpolarsの実装の比較
以下にpandasとpolarsでデータの読み込み、簡単な集計処理を行うコードの例を記載します。
pandas
pandasは、Pythonにおいて最も有名なデータ処理ライブラリです。pandasは、データフレームの処理に特化しており、非常に使いやすいAPIを提供しています。pandasの強みは、データの読み込みや書き込み、フィルタリング、結合、グループ化、変換、集計、可視化など、あらゆるデータ処理タスクを実行できることです。以下は、pandasを使用してデータを読み込み、フィルタリング、グループ化、および集計する例です。
import pandas as pd # データの読み込み df = pd.read_csv("data.csv") # 条件に基づいてフィルタリング filtered_df = df[df["age"] > 30] # グループ化と集計 grouped_df = filtered_df.groupby("gender").agg({"salary": "mean"})
polars
polarsは、pandasの代替として開発されたデータ処理ライブラリです。polarsは、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。これにより、大規模なデータセットを高速に処理できます。また、polarsは、pandasと同様に、データフレームを処理することに特化しています。以下は、polarsを使用してデータを読み込み、フィルタリング、グループ化、および集計する例です。
import polars as pl # データの読み込み df = pl.read_csv("data.csv") # 条件に基づいてフィルタリング filtered_df = df.filter(pl.col("age") > 30) # グループ化と集計 grouped_df = filtered_df.groupby("gender").agg(pl.mean("salary"))
まとめ
pandasとpolarsは、どちらもデータフレームを扱うために設計されています。しかし、polarsはマルチスレッドに対応しており、大量のデータを迅速に処理できます。また、Rustで書かれているため、高速でメモリ使用量も少ないです。一方、pandasはPythonで書かれているため、大量のデータを処理する場合には、メモリ不足の問題が生じる可能性があります。しかし、pandasは多数の機能を提供しており、多岐にわたるデータ処理に適しています。また、polarsは使いやすいAPIを備え、処理速度が重要な場合には特に適しています。
したがって、pandasとpolarsの選択は、データ処理に必要な機能、データセットのサイズ、および処理速度の要件によって異なります。小規模なデータセットの場合には、pandasが適していますが、大規模なデータセットの場合には、polarsが適しています。この記事では、pandasとpolarsの違いを具体例を用いて解説しました。両方のライブラリは、Pythonのデータ処理において非常に有用ですが、どちらを選択するかは、データセットのサイズや処理速度の要件に応じて適宜選択する必要があります。Pythonのデータ解析を学習するには下記のようなサイトが有効です。
