polars・とは?初心者向けガイド:速いデータ処理ライブラリpolarsの魅力と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説!

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polars・とは?初心者向けガイド:速いデータ処理ライブラリpolarsの魅力と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説!
この記事を書いた人

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PolarsPandas
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。
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。

polarsのおすすめ参考サイト


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