Pandas와 Polars: Python의 신뢰할 수 있는 DataFrame 라이브러리가 바뀌어야 할 때인가?
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
데이터 분석가, 데이터 과학자, 연구자, 대규모 데이터 처리가 필요한 개발자
핵심 요약
- Pandas는 오랜 시간 동안 데이터 분석의 표준 도구였으나, 대규모 데이터 처리 시 성능과 메모리 효율성의 한계가 나타남
- Polars는 Rust로 작성된 높은 성능의 DataFrame 라이브러리로, 멀티스레드 실행, 레이지 평가, 메모리 효율성을 통해 대규모 데이터 처리에 강점
- Pandas와 Polars의 혼용이 현대 데이터 워크플로우에서 실용적: Pandas는 빠른 탐색, Polars는 복잡한 변환 및 대규모 데이터 처리에 적합
섹션별 세부 요약
1. Pandas의 인기 이유
- 직관적인 API (
DataFrame
,Series
) 제공 - NumPy, scikit-learn, matplotlib 등 Python 생태계와의 깊은 통합
- 다양한 튜토리얼, 예제, 커뮤니티 지원
2. Polars의 차별점
- Rust로 작성된 고성능 라이브러리로, 메모리 효율성과 멀티스레드 처리를 지원
- 레이지 평가를 통해 쿼리 최적화 가능 (Spark과 유사)
- 데이터를 청크 단위로 처리하여 메모리 사용량을 줄임
3. 실제 벤치마크: NYC Taxi Trip 데이터 분석
- Pandas: 20–30초 소요, 높은 메모리 사용량
- Polars: 3–6초 소요, 메모리 사용량 70% 감소
- 코드 예제:
```python
import pandas as pd
import polars as pl
result_pd = pd.read_csv("yellow_tripdata_2023-01.csv").groupby("passenger_count")["trip_distance"].mean()
result_pl = pl.read_csv("yellow_tripdata_2023-01.csv").groupby("passenger_count").agg(pl.col("trip_distance").mean())
```
4. Pandas가 대체될 가능성
- Pandas의 생태계 통합 (예: scikit-learn, statsmodels)과 교육, 노트북 사용 확산으로 단기적으로 대체 가능성 낮음
- Polars는 Pandas와 병행 사용 가능: Pandas는 빠른 탐색, Polars는 대규모 데이터 변환/프로덕션 파이프라인에 적합
결론
- Pandas는 대규모 데이터 처리 시 Polars와 혼용하는 것이 실무적: 빠른 탐색은 Pandas, 복잡한 처리는 Polars
- Polars의 레이지 API와 멀티스레드 처리는 ETL 파이프라인에서 성능 향상 가능
- Pandas는 생태계 통합과 교육 기반으로 여전히 핵심 도구이지만, Polars는 성능 기준에서 새로운 기준을 제시함