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pandas 10배 빠른 게 있다고?
Day 4: pandas 10배 빠른 게 있다고?
pandas 10배 빠른 게 있다고?
pandas 고급 & 대용량 데이터 처리 > Day 4: pandas 10배 빠른 게 있다고?
학습 목표
Polars의 등장 배경을 이해한다 pandas와 Polars의 핵심 차이를 파악한다
"pandas 10배 빠른 게 있다고?"
"이 집계 쿼리, pandas로 30초 걸리는데 Polars로 2초면 끝나요."
처음엔 믿기지 않았다. 그래서 직접 해봤다.
에디터 로딩 중...
진짜 15배 빨랐다.
Polars란?
Rust로 작성된 초고속 DataFrame 라이브러리
| 특성 | pandas | Polars |
|---|---|---|
| 구현 언어 | Python/C | Rust |
| 스레딩 | 단일 스레드 | 멀티 스레드 |
| 메모리 | NumPy 기반 | Arrow 기반 |
| 평가 방식 | 즉시 실행 | Lazy 지원 |
| 인덱스 | 있음 | 없음 |
왜 빠른가?
1. Rust의 힘
- GIL(Global Interpreter Lock) 없음
- 메모리 안전성 + 제로코스트 추상화
- SIMD 벡터화 자동 적용
2. 멀티스레드 기본
에디터 로딩 중...
3. Lazy Evaluation
에디터 로딩 중...
언제 Polars를 써야 하나?
Polars가 좋은 경우
- 100만+ 행 대용량 데이터
- 복잡한 집계/변환
- 멀티코어 활용 필요
- 신규 프로젝트
pandas가 좋은 경우
- 소규모 데이터 (< 10만 행)
- 레거시 코드 호환
- 시계열 분석 (pandas가 더 성숙)
- 풍부한 에코시스템 필요