오늘날의 데이터 중심 세계에서는 방대한 데이터 세트를 효율적으로 분석하는 것이 중요합니다. 다목적 프로그래밍 언어인 Python은 데이터 조작 및 분석을 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 강력한 도구 중 하나는 Python 생태계 내에서 고성능 데이터 조작 및 분석을 위해 설계된 오픈 소스 라이브러리인 Polars입니다.

북극성은 무엇입니까?

Polars는 Python용 오픈 소스 데이터 조작 및 분석 라이브러리입니다. 대규모 데이터를 쉽게 처리하므로 데이터 엔지니어, 과학자, 분석가에게 탁월한 선택입니다. Polars는 데이터 작업을 단순화하는 높은 수준의 API를 제공하여 초보자와 숙련된 전문가 모두가 액세스할 수 있도록 합니다.

Polars와 Pandas 비교

지연 평가와 메모리 내 처리 비교:

• Polars: 지연 평가를 사용하여 데이터를 단계별로 처리하므로 사용 가능한 메모리보다 큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

• Pandas: 전체 데이터세트를 메모리에 로드하므로 사용 가능한 RAM을 초과할 수 있는 대규모 데이터세트에는 적합하지 않습니다.

병렬 실행:

• Polars: 병렬 실행을 활용하여 여러 CPU 코어에 계산을 분산합니다.

• Pandas: 주로 단일 스레드 실행에 의존하므로 대규모 데이터 세트에서 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

대규모 데이터 세트의 성능:

• Polars: 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 데 탁월하고 인상적인 성능을 제공합니다.

• Pandas: 데이터 세트 크기가 증가함에 따라 처리 시간이 길어져 생산성이 제한될 수 있습니다.

학습 용이성:

• Polars: 배우기 쉽고 사용자 친화적인 API를 제공합니다.

• Pandas: 유연성으로 유명하지만 신규 사용자를 위한 학습 곡선이 더 가파르게 느껴질 수 있습니다.

다른 라이브러리와의 통합:

• Polars: 고급 시각화 및 분석을 위해 다양한 Python 라이브러리와 원활하게 통합됩니다.

• Pandas: 외부 라이브러리와의 통합도 지원하지만 원활한 공동 작업을 위해 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다.

메모리 효율성:

• Polars: 불필요한 데이터 로딩을 방지하여 메모리 효율성을 우선시합니다.

• Pandas: 전체 데이터 세트를 메모리에 로드하므로 리소스 집약적일 수 있습니다.

폴라스의 특징

데이터 로드 및 저장:

• CSV, Parquet, Arrow, JSON: Polars는 효율적인 데이터 액세스 및 조작을 위해 이러한 형식을 지원합니다.

• SQL 데이터베이스: 데이터 검색 및 분석을 위해 SQL 데이터베이스에 직접 연결합니다.

• 사용자 정의 데이터 소스: 특수 사용 사례를 위한 사용자 정의 데이터 소스 및 커넥터를 정의합니다.

데이터 변환 및 조작:

• 데이터 필터링

• 데이터 집계:

• 데이터 결합:

결론

Polars는 Python에서 대규모 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 지연 평가, 병렬 실행, 메모리 효율성을 포함한 기능을 통해 광범위한 데이터 세트를 처리하는 데 탁월한 선택입니다. Polars는 다른 Python 라이브러리와 원활하게 통합하여 데이터 전문가를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 데이터 분석 요구 사항에 맞는 Polars의 강력한 기능을 살펴보고 Python에서 대규모 데이터 조작의 잠재력을 활용해 보세요. 더 자세한 내용은 Pangea X의 전체 기사를 읽어보세요.