他のツールとの比較

Polars と同様の機能を共有する複数のライブラリやツールがあります。これにより、データ専門家からは、どのような違いがあるのかという質問がよく寄せられます。以下はいくつかの人気なデータ処理ツールと Polars との簡単な比較であり、データ専門家がどのツールを使用するかを慎重に決定するのに役立ちます。

これらのツールのパフォーマンスベンチマーク（h2oai ベンチマーク）は、Polars のブログ記事または、より最近のベンチマークDuckDB によるもので見ることができます。

Pandas

Pandas は、Python のデータ分析において広く採用されており、豊富な機能と強力なコミュニティサポートで知られています。しかし、シングルスレッドの性質のため、中〜大規模のデータセットでのパフォーマンスとメモリ使用に苦労することがあります。

一方、Polars は単一ノードでの高性能なマルチスレッドコンピューティングに最適化されており、特に中〜大規模なデータ操作において速度とメモリ効率の大幅な改善を提供します。複数の要素を組み合わせやすく、かつ厳格な API は、表現力の向上とスキーマ関連のバグの少なさをもたらします。

Dask

Dask は、大規模で分散されたデータセットに Pandas の機能を拡張します。Dask は Pandas の API を模倣し、Pandas ユーザーに馴染みのある環境を提供する一方、並行処理と分散コンピューティングの利点を加えます。

Dask はクラスター全体で Pandas のワークフローをスケールする点で優れていますが、Pandas API の一部のみをサポートしているため、すべてのユースケースには適用できません。Polars は、単一ノードの制約内で強力なパフォーマンスを提供するより多様な API を提供します。

Dask と Polars の選択は、Pandas API への慣れと非常に大規模なデータセットに対する分散処理の必要性を重視するか、広範なユースケースでの垂直スケーリング環境における効率と速度を重視するかによって左右されます。

Modin

Dask と同様です。2023年には、Snowflake が Modin を管理する組織 Ponder を買収しました。

Spark

Spark（具体的には PySpark）は、大規模なデータ処理に対する異なるアプローチの象徴です。Polars が単一ノード環境での最適化されたパフォーマンスを持つ一方で、Spark はクラスターを越えた分散データ処理に設計されており、非常に大規模なデータセットに適しています。

しかし、Sparkの分散性は、小規模なデータセットや単一マシンで実行可能なタスクに対して複雑さとオーバーヘッドをもたらすことがあります。データサイエンティストとエンジニアの間の協力も考慮事項です。彼らは通常、異なるツール（Pandas と Pyspark）を使用しており、データサイエンティストのデータ処理パイプラインを展開するためにエンジニアによるリファクタリングがしばしば必要です。Polars は、垂直スケーリングにより、ローカル環境とクラウド内の単一マシンで動作する単一の構文を提供します。

Polars と Spark の選択は、データの規模と処理タスクの具体的な要件に依存します。TB 規模のデータを処理する必要がある場合、Spark がより適した選択です。

DuckDB

Polars と DuckDB は多くの類似点を持っています。ただし、DuckDB はプロセス内 SQL OLAP データベース管理システムの提供に焦点を当てている一方で、Polars は多言語に対応するスケーラブルな DataFrame インターフェースの提供に焦点を当てています。異なるフロントエンドは、異なる最適化戦略や異なるアルゴリズムの優先順位付けにつながります。両者間の相互運用はゼロコピーで実現します。DuckDB は Polars との統合方法についてのガイドを提供しています。