Polars vs Pandas: 대용량 데이터 처리 성능 비교와 마이그레이션 가이드

Polars란 무엇인가?

Polars는 Rust로 작성된 고성능 데이터프레임 라이브러리입니다. Apache Arrow 메모리 포맷을 기반으로 하며, Pandas보다 10~100배 빠른 성능을 제공합니다. 병렬 처리와 지연 평가(Lazy Evaluation)를 기본으로 지원하여 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있습니다.

Polars는 멀티코어 CPU를 완벽하게 활용하여 Pandas가 단일 코어로 처리하는 작업을 모든 코어에 분산시킵니다.

Pandas vs Polars 성능 비교

주요 차이점

항목	Pandas	Polars
개발 언어	Python/C	Rust
메모리 모델	NumPy	Apache Arrow
병렬 처리	제한적	기본 지원
지연 평가	없음	Lazy API 제공
속도	기준	10~100배 빠름
메모리 효율	보통	우수
학습 곡선	낮음	중간

실제 벤치마크 결과

100만 행 데이터셋 기준:

GroupBy 연산: Polars 8~12배 빠름
Join 연산: Polars 5~20배 빠름
필터링: Polars 3~10배 빠름
CSV 읽기: Polars 5~15배 빠름

언제 Polars를 사용해야 할까?

Polars 사용을 권장하는 경우

대용량 데이터 처리 (수백만 행 이상)
복잡한 집계/조인 작업이 많은 경우
성능 최적화가 중요한 프로덕션 환경
메모리 제약이 있는 환경

Pandas가 더 적합한 경우

소규모 데이터 분석 (수십만 행 이하)
기존 Pandas 코드베이스가 큰 프로젝트
다양한 서드파티 라이브러리와의 호환성이 필요한 경우

핵심 문법 비교

데이터 읽기

# Pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

# Polars (Eager)
import polars as pl
df = pl.read_csv('data.csv')

# Polars (Lazy - 권장)
lf = pl.scan_csv('data.csv')
df = lf.collect()

필터링과 선택

# Pandas
result = df[df['age'] > 30][['name', 'age']]

# Polars (Eager)
result = df.filter(pl.col('age') > 30).select(['name', 'age'])

# Polars (Lazy)
result = (
    lf.filter(pl.col('age') > 30)
    .select(['name', 'age'])
    .collect()
)

집계 연산

# Pandas
result = df.groupby('category').agg({
    'price': 'mean',
    'quantity': 'sum'
})

# Polars
result = df.groupby('category').agg([
    pl.col('price').mean(),
    pl.col('quantity').sum()
])

마이그레이션 가이드

1단계: 점진적 전환

기존 Pandas 코드를 한 번에 바꾸지 말고, 성능이 중요한 부분부터 점진적으로 전환하세요.

# 하이브리드 접근
import pandas as pd
import polars as pl

# 대용량 전처리는 Polars로
polars_df = pl.scan_csv('large_data.csv')\
    .filter(pl.col('year') == 2024)\
    .collect()

# 분석/시각화는 Pandas로
pandas_df = polars_df.to_pandas()
import matplotlib.pyplot as plt
pandas_df.plot()

2단계: 표현식(Expression) 이해하기

Polars의 핵심은 표현식 기반 API입니다.

# 복잡한 변환을 체이닝으로
df = df.with_columns([
    pl.col('price').mul(1.1).alias('price_with_tax'),
    pl.col('date').str.strptime(pl.Date, '%Y-%m-%d'),
    pl.when(pl.col('age') >= 18)
        .then(pl.lit('adult'))
        .otherwise(pl.lit('minor'))
        .alias('age_group')
])

3단계: Lazy Evaluation 활용

Lazy API는 전체 연산을 최적화한 후 실행하므로 자동으로 성능이 향상됩니다.

# Lazy 체인 - 실행 계획 최적화
result = (
    pl.scan_csv('sales.csv')
    .filter(pl.col('region') == 'Asia')
    .groupby('product')
    .agg(pl.col('revenue').sum())
    .sort('revenue', descending=True)
    .head(10)
    .collect()  # 여기서 실제 실행
)

주요 함수 매핑표

Pandas	Polars
`df.fillna()`	`df.fill_null()`
`df.rename()`	`df.rename()`
`df.drop()`	`df.drop()`
`df.merge()`	`df.join()`
`df.apply()`	`df.map_rows()` (비추천)
`df.sort_values()`	`df.sort()`
`df.head()`	`df.head()`

주의: Polars에서는 apply()보다 벡터화된 표현식을 사용하는 것이 훨씬 빠릅니다.

실무 활용 팁

메모리 최적화

# 필요한 컬럼만 읽기
df = pl.scan_csv('data.csv').select(['col1', 'col2']).collect()

# 스트리밍 처리 (메모리에 다 올리지 않음)
for batch in pl.read_csv_batched('huge.csv', batch_size=100000):
    process(batch)

다중 파일 처리

# 여러 CSV 파일을 한번에
df = pl.scan_csv('data/*.csv').collect()

# Parquet 사용 (더 빠름)
df.write_parquet('output.parquet')
df = pl.read_parquet('output.parquet')

마무리

Polars는 대용량 데이터 처리가 필요한 현대적인 데이터 분석 환경에서 Pandas의 강력한 대안입니다. 주요 장점을 정리하면:

✅ 10~100배 빠른 성능: 병렬 처리와 최적화된 메모리 관리
✅ 메모리 효율성: Apache Arrow 기반의 효율적인 데이터 구조
✅ Lazy Evaluation: 자동 쿼리 최적화로 불필요한 연산 제거
✅ 표현력: 간결하고 명확한 표현식 기반 API

당장 모든 코드를 전환할 필요는 없습니다. 성능 병목이 발생하는 부분부터 점진적으로 Polars를 도입하면서, 팀의 학습 곡선과 프로젝트 요구사항에 맞춰 최적의 균형점을 찾아가세요. 특히 수백만 행 이상의 데이터를 다룬다면, Polars는 개발 생산성과 실행 성능 모두를 크게 향상시킬 수 있습니다.

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