超高速…だけじゃない！Pandasに代えてPolarsを使いたい理由 - Qiita
PolarsというPandasを100倍くらい高性能にしたライブラリがとても良いので布教します1。PolarsはRustベースのDataFrameライブラリですが、本記事ではPythonでのそれについて語ります。 ちなみにpolarsは白熊の意です。そりゃあまあ、白熊と大熊猫比べたら白熊のほうが速いし強いよねってことです2。 何がいいの？ 推しポイントは３つあります 高速！ お手軽！ 書きやすい！ 1. 高速 画像はTPCHのBenchmark（紫がPolars）3。 日本語でも色々記事があるので割愛しますが、RustやApach Arrowなどにお世話になっており、非常に速いです。MemoryErrorに悩まされる問題も解決されます。開発者のRitchieがしゃれおつなツイートをしてるので、そちらも参考にどうぞ ↓ 4。 抄訳： （ひとつ目）Pandasは黄色くした部分でDataFram
超高速DataFrameライブラリー「Polars」について
はじめに ここ最近、Polarsについて調べる中で色々と面白そうだと思い現在勉強中です。今回の記事では勉強内容の整理も兼ねて、Polarsの特色を紹介できればと思っています。 Polarsとは RustとPythonで使える[1]超高速("Blazingly fast")DataFrameライブラリー、つまりデータ解析に使えるライブラリーとなります。pandasに対するPolars(しろくま)であり洒落ているなと思います。 Core部分はRustで実装されており、インターフェースとしてPythonからも呼び出せるようになっています。RustからPythonパッケージへのビルドはmaturin(PyO3)を使っています。 環境 記事作成時のOSや言語、ライブラリーのバージョンは以下になります。関連が強そうなもののみ抜粋しています。 Ubntu 22.04 Python 3.10.6 (mai
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
