

高岡智則
年齢:33歳 性別:男性 職業:Webディレクター(兼ライティング・SNS運用担当) 居住地:東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地:神奈川県川崎市 身長:176cm 体系:細身〜普通(最近ちょっとお腹が気になる) 血液型:A型 誕生日:1992年11月20日 最終学歴:明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤:京王井の頭線で渋谷まで(通勤20分) 家族構成:一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情:独身。彼女は2年いない(本人は「忙しいだけ」と言い張る)
polarsとは?
polarsは、データを表として扱うライブラリです。データ分析をする人がCSVやデータベースのデータを整理する際に使います。PolarsはRustという速い言語で作られており、高速性と省メモリを特徴とします。Pythonからも利用でき、pandasの代替として多くの初心者に受け入れられています。
なぜpolarsを使うのか
大きなデータを扱うとき、処理が遅くなると困ります。Polarsは列ごとにデータを処理する設計のため、 CPUのキャッシュをうまく使い、メモリの消費を減らしつつ速く動くことが多いです。さらに、遅延評価と呼ばれるしくみを使い、実際に必要になるまで計算をまとめて行います。Arrowという共通のデータ形式も活用することが多く、他のツールと連携しやすいのも魅力です。
基本的な使い方
Polarsを使うには、まず環境にインストールします。pip install polars などの方法があります。使い方は pandas に似ていますが、細かな仕様が異なる点に注意しましょう。
以下は Python のとても基本的な例です。import polars as pl df = pl.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) print(df) df2 = df.with_columns([(pl.col('A') * 2).alias('A2')]) summary = df2.groupby('A').agg([pl.col('B').sum()])
PolarsとPandasの比較
| 特徴 | Polars | Pandas |
|---|---|---|
| 速度 | 非常に速い | 中程度 |
| メモリ | 省メモリ傾向 | 多め |
| 遅延評価 | あり | 基本なし |
実務での活用例
大規模なCSVの読み込み、複雑な集計、結合処理など、データ分析の現場で役立ちます。ポピュラーなデータ分析のワークフローをPolarsで構築することで、開発スピードを上げたり、リソースを節約したりする効果が期待できます。
まとめ
Polarsは高速性と省メモリ性を両立するデータ処理ライブラリです。Pythonから使え、導入も簡単。初学者には、pandasでは少し重さを感じる場面で、代替として強い味方になります。
polarsの同意語
- Polarsライブラリ
- Polars は Rust で実装され、Python からも使える高速なデータフレーム処理ライブラリ。Pandas の代替として注目されています。
- Polarsデータフレーム
- Polars が提供するデータの表形式データ構造。列指向で高速な操作を可能にします。
- Pandasの代替
- Polars を Pandas の代替として紹介する表現。高速性と省メモリを売りにします。
- 高性能データフレームライブラリ
- 大規模データの処理を高速化するデータフレームライブラリの総称で、Polars はその代表例です。
- Rust製データフレームライブラリ
- Polars は Rust で実装されたデータフレームライブラリで、速度と安全性が特徴です。
- Python用高速データ処理ライブラリ
- Python から利用できる、高速なデータ処理を実現するライブラリの総称。Polars はその一つです。
- 極性
- 物理・化学での正負・分極の性質を表す名詞。polar の日本語訳として使われます。
- 偏光
- 光が特定の方向に偏って振る舞う性質。polarization の代表的な日本語訳です。
- 極座標
- 平面上の点を極距離と角度で表す座標系。polars という語の別用途として出てくることもあります。
- 極地
- 地球の北極・南極など、地理的な極の地域を指す語。
- 北極の
- 北極に関連する性質を表す形容詞。
- 南極の
- 南極に関連する性質を表す形容詞。
- 極夜
- 北極圏で太陽が長く地表から見えない時期のこと。
- 極昼
- 北極圏で日が長く続く時期のこと。
- 磁極
- 地磁気の北極・南極のこと。磁性の極を表します。
- 偏光性
- 物質が光を特定の偏光で透過・反射する性質。
- 極角
- 円・球の中心を基準とした角度のこと。
polarsの対義語・反対語
- 非極性
- 極性を持たない性質。電荷の偏りが小さい、または全くない分子・物質の状態を指す。
- アポラー
- 英語 apolar の日本語表記。極性を持たない性質・物質を指す。化学の文脈で用いられる。
- アポラリティ
- 非極性である性質を表す名詞。極性の欠如を意味する。
- 無極性
- 極性が全くない、またはほとんどない状態を指す表現。
- 非極性分子
- 極性を示さない分子。
- 非極性溶媒
- 油脂系など、極性をほとんど示さない溶媒の総称。水のような極性溶媒とは対照的。
- 非極性結合
- 分子内で電荷の偏りが生じない共有結合のこと。
- 非極性物質
- 極性を示さない物質全般。
polarsの共起語
- データフレーム
- Polarsの基本となる表形式データ構造。複数の列と行でデータを格納します。
- DataFrame
- 英語表記の同じ構造。APIの呼び出しやドキュメントで見かける表現。
- Series
- データの1列を表すデータ構造。各列はSeriesとして格納・操作されます。
- データ型
- Int、Float、Utf8、Boolean、Date、DateTime など、列ごとに値の型を定義します。
- Python
- PolarsはPythonから利用でき、Pandasの代替として使われることが多いです。
- Rust
- Polarsの高速・安全な実装言語。コア処理はRustで動作します。
- LazyFrame
- 遅延評価モードのデータフレーム。クエリを組んでから実行します。
- 表現式(式API)
- 列の計算や変換を表す表現式を組み合わせるAPI(expr系)。
- 遅延評価
- 実行を遅らせ、最適化してから実行する処理戦略。
- 列操作
- 列の追加・削除・変換・抽出など、列を直接操作する機能。
- 集約
- 集計関数(sum、mean など)を用いた要約処理。
- グルーピング
- データをグループ化して集計する操作。
- 結合
- データフレーム同士を結合(JOIN)する処理。
- CSV
- CSVファイルの読み書き。軽量で広く使われるテキスト形式。
- Parquet
- Parquetファイルの読み書き。列指向フォーマットで高効率。
- read_csv
- CSVファイルを読み込むための関数・メソッド。
- write_csv
- データをCSVとして保存するための関数・メソッド。
- read_parquet
- Parquetファイルを読み込む関数・メソッド。
- write_parquet
- Parquetファイルへ書き出す関数・メソッド。
- Apache Arrow
- 内部データフォーマットとしてArrowを活用して相互運用性を確保。
- パフォーマンス
- 高速なデータ処理能力と最適化の話題。
- メモリ効率
- 大規模データを低メモリで処理する設計特性。
- Pandas
- Pythonの代表的データ処理ライブラリ。Polarsは代替・補完として語られることが多いです。
- pl(Python APIのエイリアス)
- import polars as pl の形で使われることが多いPythonのエイリアス名。
- to_pandas
- PolarsデータをPandas DataFrameへ変換する方法。
- from_pandas
- Pandas DataFrameをPolarsへ変換する方法。
- Pythonパッケージ
- pip install polars のようにPythonパッケージとして提供・導入されます。
- バインディング
- Rust実装と他言語を結ぶ橋渡しの仕組み(Python、Node.js など)。
- Node.js
- PolarsにはNode.js向けのバインディングも用意されています。
- 公式ドキュメント
- 使い方・APIを解説するPolarsの公式リファレンス。
- 使い方
- 基本的な使い方とコード例を学ぶ際の語彙。
- pl.col
- 表現式で列を選択する際に使われる代表的な関数名(例: pl.col('name'))。
- データ処理ライブラリ
- データの処理を高速・効率的に行うためのライブラリとしての位置づけ。
polarsの関連用語
- Polars
- Rust製の高速なデータフレームライブラリ。Pandasの代替として使われることが多く、データの整形・変換・集計を高速に行えます。
- PyPolars
- PolarsのPythonバインディング。PythonからPolarsのDataFrameやAPIを使えるようにする橋渡しです。
- Rust
- Polarsのコア実装言語。安全性と高速性を両立させるシステムプログラミング言語です。
- DataFrame
- 列ごとにデータを格納する表形式のデータ構造。行と列の二次元データを扱います。
- Series
- DataFrameの1列分のデータ。型を持つ1次元データの配列のようなものです。
- LazyFrame
- 遅延評価API。計算を実行するまで計画を組み、最適化後に実行します。
- Expr
- 遅延評価で使う式。列の選択・計算・条件などを組み合わせてデータを変換します。
- Eager API
- 即時に計算を実行して結果を返すAPI。実行タイミングが早い代わりに最適化の余地は少ないです。
- Lazy API
- 遅延評価API。クエリプランを蓄積し、最適化してから実行します。
- read_csv
- CSVファイルをDataFrameに読み込む標準的な関数。
- read_parquet
- Parquetファイルを読み込む関数。列指向のフォーマットで高速です。
- read_json
- JSONファイルを読み込む関数。ネストしたデータにも対応します。
- write_csv
- DataFrameをCSVとして書き出す関数。
- write_parquet
- DataFrameをParquet形式で書き出す関数。
- write_json
- DataFrameをJSON形式で書き出す関数。
- Parquet
- 列指向の高性能ストレージフォーマット。圧縮と高速なクエリが特徴です。
- CSV
- 広く使われるテキストデータの区切りフォーマット。
- JSON
- 構造化データを表現できるテキストフォーマット。人間にも機械にも読みやすい形式です。
- Arrow
- Apache Arrow。Polarsの内部で用いられる列指向のインメモリフォーマット。
- Arrow IPC
- ArrowのIPC形式。プロセス間通信やデータ受け渡しを高速化します。
- Join
- データフレーム同士を結合する操作。キーに基づいて横方向に統合します。
- Left join
- 左側のDataFrameを主とした結合。右側のデータがなくても左のデータは保持します。
- Inner join
- 両方に共通するキーの行だけを結合します。
- Outer join
- 両方のデータをすべて含む結合。
- GroupBy
- キー列でデータをグルーピングして集計する操作。
- Aggregate
- グループ内での集計処理(sum / mean / min / max など)。
- sum
- 合計を計算します。
- mean
- 平均を計算します。
- count
- 要素数を数えます。
- with_columns
- 新しい列を追加したり既存の列を更新したりします。
- select
- 特定の列だけを取り出して新しいDataFrameを作ります。
- rename
- 列名を変更します。
- drop
- 不要な列を削除します。
- distinct
- 重複を排除してユニークな値を取り出します。
- sort
- 指定した列でデータを並べ替えます。
- sort_by
- 複数条件での並べ替えにも対応します。
- cast
- データ型を別の型へ変換します。
- astype
- データ型の変換(castと同義)。
- dtype
- 各列のデータ型情報。型がわかります。
- Date
- 日付型データ。日付処理に便利です。
- Datetime
- 日時型データ。日付と時刻を扱います。
- Time
- 時刻のみのデータ型。
- Duration
- 時間の長さを表す型。
- List
- リスト(配列)型。ネストしたデータを扱えます。
- Struct
- 構造体型。複数の値を1つの値として格納します。
- Categorical
- カテゴリ型。文字列などをカテゴリとして効率的に扱えます。
- Utf8
- 文字列(UTF-8)型。
- Boolean
- 真偽値型。
- Int64
- 64ビット整数型。
- Float64
- 64ビット浮動小数点型。
- dt
- 日付・時刻関連の演算を行う関数群(名前空間)。
- Window
- ウィンドウ関数。ローリングなどの連続計算に使います。
- rolling
- ローリングウィンドウを用いた移動集計。
- Explain
- LazyFrameの実行計画を表示して理解・デバッグを助けます。
- Explain Lazy
- 遅延実行計画の詳細を表示します。
- Optimize
- クエリ計画の最適化を適用します。
- Chunked
- データが複数のチャンク(断片)に分割されて格納されます。
- Zero-copy
- データコピーを最小限に抑える設計。効率的なメモリ利用を実現します。
- Rayon
- Polarsの内部で使われる並列処理ライブラリ。マルチスレッド実行を実現します。
- Memory footprint
- 処理時のメモリ使用量の目安。Polarsはメモリ効率を重視します。
- From pandas
- PandasのDataFrameをPolarsへ変換します。
- To pandas
- PolarsのDataFrameをPandasへ変換します。
- to_numpy
- SeriesをNumPy配列へ変換します。
- Pandas comparison
- Pandasとの比較ポイント。速度・メモリ効率・使い勝手などの観点を解説します。
- Scan CSV
- 遅延APIのCSVスキャン。実データの読み込みを実行時に行います。
- Scan Parquet
- 遅延APIのParquetスキャン。
- Documentation
- 公式ドキュメント。APIの使い方やサンプルが揃っています。
- Community
- オープンソースのコミュニティ。GitHub等で開発に参加できます。



















