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Polars チートシート完成版──データ変換を素早く書ける DataFrame API 入門
30秒で把握
- 1Polars は 2020 年リリースの高速 DataFrame ライブラリ。Eager/Lazy API・述語プッシュダウン・ストリーミング処理に対応
- 2行インデックスなし・不変性重視・メソッドチェーン前提の設計。Apache Arrow メモリ形式を採用
- 3カラム選択・行フィルタ・ソート・キャスト・クラウドストレージ連携まで操作パターンをチートシート収録
要約
Polars は 2020 年に Ritchie Vink がリリースした高速データ変換・分析ライブラリで、pandas と異なり行インデックスを持たず、メソッドチェーンと不変性を重視した API 設計を採用している。Eager API で即座に実行するか、Lazy API で最適化クエリプランを先に構築してから実行するか選べ、述語プッシュダウン・投影プッシュダウンなどの自動最適化と、メモリを超えるデータセットをストリーミング処理する機能を備える。Series / DataFrame / LazyFrame の 3 つのデータ構造と、読み込み・変換・書き込みの典型的なワークフロー、カラム選択・行フィルタ・ソートなどの 70+ の操作パターンをチートシート形式で網羅した。
あなたへの影響
データ分析・ETL パイプラインを Polars で書く際の実装ガイドとして手元に置いておくと便利。
推奨：pandas からの移行時は特に、行インデックスが無い点、Lazy 評価による最適化の仕組み、メソッドチェーン前提の API 設計を意識して進めると スムーズ。