Created at : 2024-09-06 12:39
Auther: Soo.Y

1. Polars 소개

1.1 Polars란 무엇인가?

Polars는 빠르고 메모리 효율적인 데이터프레임 라이브러리로, 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. Polars는 특히 대용량 데이터를 처리할 때 뛰어난 성능을 발휘하며, 단일 CPU 코어뿐만 아니라 멀티스레딩을 통해 여러 코어를 사용해 처리 속도를 극대화할 수 있습니다.

• Polars의 핵심 목표:
  • 고성능: Polars는 성능을 최우선으로 설계된 라이브러리입니다. Pandas보다 훨씬 더 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있으며, 메모리 효율성도 뛰어납니다.
  • 메모리 효율성: 데이터를 처리할 때 불필요한 메모리 복사를 피하고, 대용량 데이터를 다룰 때 메모리 사용량을 최소화합니다.
  • 병렬 처리: 멀티코어 CPU를 활용한 병렬 처리 기능을 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

1.2 Pandas와의 차이점

Polars는 많은 면에서 Pandas와 유사한 기능을 제공하지만, 중요한 몇 가지 차이점이 있습니다.

Pandas	Polars
단일 스레드 기반	멀티스레드 기반
데이터를 메모리에 모두 로드하여 작업	Lazy Evaluation으로 지연 평가 사용
파이썬으로 구현	Rust로 구현 (성능 및 메모리 최적화)
API의 직관성 높음	비슷한 API 제공, 성능에 초점
작은 규모의 데이터 처리에 적합	대규모 데이터 처리에 적합

1.3 Polars를 사용하는 이유

Polars는 다음과 같은 이유에서 선택할 수 있습니다.

• 성능 최적화: Polars는 Pandas와 비교했을 때 훨씬 더 빠른 처리 성능을 제공하며, 특히 대규모 데이터를 다룰 때 유리합니다.
• 메모리 효율성: 대규모 데이터를 처리할 때 메모리 사용량을 절감할 수 있으며, 메모리 복사를 최소화합니다.
• Rust 기반: Polars는 Rust로 구현되어 있어 고성능과 안전성을 모두 제공합니다. Rust는 C++과 유사한 수준의 성능을 제공하면서도 메모리 안전성을 보장하는 언어입니다.
• 멀티스레드: 기본적으로 멀티스레드를 지원하여 CPU 성능을 최대한 활용할 수 있습니다.
• Lazy Evaluation (지연 평가): Polars는 데이터프레임 연산을 지연하여, 중간 연산 결과를 즉시 계산하지 않고, 최종 결과가 필요할 때 한꺼번에 처리하여 성능을 극대화합니다.

1.4 Polars 설치 방법

Polars는 Python 환경에서 쉽게 설치할 수 있습니다. 다음과 같이 pip 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install polars

또는, conda를 사용하는 경우에는 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

conda install -c conda-forge polars

설치 후, Python 환경에서 Polars를 사용하려면 다음과 같이 polars를 임포트합니다.

import polars as pl

1.5 Polars의 주요 사용 사례

• 대용량 데이터 처리: 메모리가 제한적인 환경에서 대규모 데이터를 처리할 때 적합합니다.
• 병렬 처리: 멀티코어 CPU를 활용해 속도 최적화가 필요한 상황에서 유리합니다.
• 실시간 분석: 실시간 데이터를 빠르게 처리하고 분석해야 할 때도 효율적으로 사용할 수 있습니다.

1.6 Polars와의 첫 만남 (간단한 예시)

import polars as pl
 
# 간단한 데이터프레임 생성
df = pl.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [25, 30, 35],
    "city": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"]
})
 
# 데이터프레임 출력
print(df)

이 코드를 통해 Polars에서 기본적인 데이터프레임을 생성하고 출력하는 방법을 간단히 볼 수 있습니다.

1.7 Polars 커뮤니티 및 문서

Polars는 상대적으로 신생 라이브러리이지만, 빠르게 발전하고 있으며 활발한 개발 커뮤니티를 가지고 있습니다. 공식 문서와 깃허브에서 최신 업데이트와 예시 코드를 확인할 수 있습니다.

• Polars 공식 문서
• Polars GitHub 레포지토리

관련 문서