Polars 대 pandas: 데이터 워크플로에 적합한 Python DataFrame 라이브러리 선택하기

pandas는 Python 프로그래밍 언어로 작성된 오픈 소스 라이브러리로, 빠르고 조정 가능한 데이터 구조와 데이터 분석 툴을 제공합니다. 파이썬에서 가장 널리 사용되는 DataFrame 라이브러리입니다. 성숙하고 기능이 풍부하며 많은 통합 기능이 있는 광범위한 생태계를 갖추고 있습니다. Pandas는 방대한 문서, 커뮤니티 지원, 잘 개발된 플로팅 라이브러리를 갖추고 있습니다. 중소 규모의 데이터세트와 탐색적 분석에 널리 사용됩니다.

Polars는 Rust 기반의 빠른 열 형식(columnar) DataFrame 라이브러리로, Python API를 제공합니다. 기본 내장된 병렬 처리와 메모리보다 큰 워크로드를 위한 '지연 실행'(즉시 실행되지 않음) 기능으로 속도에 맞게 설계되었습니다.

사용자의 데이터 처리 요구 사항에 따라, Pandas는 최대 수백만 행의 데이터세트에 대한 데이터 과학 작업에 적합합니다. ETL, 분석을 수행하거나 대용량 테이블에서 작업하는 경우 일반적으로 Polars가 더 효율적입니다.

워크플로에서 pandas를 사용해야 하는 경우

Pandas는 극단적인 규모보다 유연성, 반복 속도, 생태계 호환성이 더 중요할 때 강점을 보입니다. 사실상의 표준 DataFrame 라이브러리입니다. 유연성을 우선시하며 Scikit-learn과의 긴밀한 통합을 제공합니다. NumPy, Matplotlib, statsmodels 및 많은 머신러닝 도구들입니다.

레거시 코드베이스에서 작동하며, 유연성이 가장 중요한 대화형 분석 및 탐색적 데이터 작업에 사용하는 데이터 처리 팀에 익숙합니다. 행 기반 형식은 임시 분석, 노트북 기반 워크플로 및 신속한 프로토타이핑을 위한 중소 규모 데이터 세트에 탁월합니다.

pandas에서는 어떤 Python 함수든 실행할 수 있는 반면, Polars는 임의의 Python 실행을 강력하게 권장하지 않습니다. pandas에서는 내부 변경 및 단계별 편집이 일반적이므로 사용자는 시간에 따라 상태를 변경할 수 있습니다. Polars에서는 DataFrame이 사실상 불변입니다.

Apache Spark 3.2 기반 pandas API를 실행할 수 있습니다. 그러면 pandas 워크로드를 고르게 배포하여 모두 올바르게 수행되도록 할 수 있습니다.

탐색적 데이터 분석을 위해 pandas는 빠르고 대화형인 운영, 손쉬운 슬라이싱/필터링/그룹화 및 빠른 시각적 검사를 제공합니다. 데이터 유효성 검사/감사 및 결측값, 일관성 없는 형식, 중복 또는 혼합 데이터 유형에 대한 가공되지 않은 데이터 정리에 자주 사용됩니다.

데이터 팀이 정해진 시간 단위로 지표를 생성해야 하는 비즈니스 분석 및 보고의 경우, pandas를 사용하면 쉽게 재구성할 수 있고 groupby + 집계가 간단하며 CSV/Excel로 바로 출력할 수 있습니다.

Data Science 팀이 ML 모델용 데이터를 준비할 때 pandas는 자연스러운 열 기반 특성 생성과 scikit-learn과의 긴밀한 통합을 통해 실험을 쉽게 할 수 있도록 합니다. SQL, Spark 또는 프로덕션 파이프라인에서 로직을 작성하기 전에 빠른 프로토타이핑 및 개념 증명에 자주 사용됩니다.

심지어 재무 및 비기술 비즈니스 팀에서도 pandas를 사용하여 Excel 기반 워크플로를 자동화합니다.

자세히 알아보기:

pandas DataFrame으로 작업하기

pandas 데이터 분석 배우기

워크플로에서 Polars를 사용해야 하는 경우

임시적인 유연성보다 성능, 확장성, 안정성이 더 중요할 때 Polars는 뛰어난 성능을 발휘합니다. Rust 엔진, 멀티스레딩, 컬럼형 메모리 모델 및 지연 실행 엔진 덕분에 Polars는 메모리 효율성이 중요한 단일 머신에서 놀라울 정도로 큰 ETL 워크로드를 처리할 수 있습니다. 지연 실행이란 운영이 즉시 실행되는 것이 아니라, 기록되고 최적화되었다가 출력이 명시적으로 요청될 때만 실행되는 것을 의미합니다. 이는 각 운영을 단계별로 수행하는 대신 하나의 최적화된 실행 계획을 생성하므로 엄청난 성능 향상을 가져올 수 있습니다. 데이터 변환은 먼저 계획되고 나중에 실행되므로 시스템이 전체 파이프라인을 최적화하여 최고의 속도와 효율성을 달성할 수 있습니다.

일관된 고성능과 속도가 중요한 워크플로를 요구하는 프로덕션 데이터 파이프라인의 경우, Polars는 default로 멀티스레딩을 사용하여 사용 가능한 모든 CPU 코어를 활용하고 DataFrame의 각 청크를 다른 스레드에서 처리합니다. 이로 인해 pandas와 같은 기존의 단일 스레드 DataFrame 라이브러리보다 훨씬 더 빠릅니다.

수천만 개의 행에 대해 조인(join)을 수행할 때(예: 클릭스트림 로그와 사용자 메타데이터 조인) Polars의 조인은 멀티스레드이며 열 형식 데이터는 불필요한 메모리 복사를 줄여줍니다.

대규모 데이터세트, 복잡한 변환 또는 다단계 파이프라인과 관련된 사용 시나리오의 경우, Polars는 병렬 처리의 이점을 활용합니다. 각 행을 독립적으로 처리하고, join 운영을 여러 코어에 분산하며, 해시 파티셔닝(hash partitioning)을 병렬로 수행할 수 있습니다. 많은 변환이 포함된 다단계 쿼리 파이프라인의 경우, Polars는 전체 파이프라인을 최적화하고 병렬로 실행할 수 있습니다. 병렬 스트리밍(parallel streaming)과 지연 평가(lazy evaluation)를 사용하면 Polars가 RAM보다 큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 병렬 처리(Parallel processing)와 지연 평가(lazy evaluation)는 대용량 파일 스캔 운영(CSV/Parquet 파일)에도 도움이 됩니다.

Polars는 또한 쿼리 최적화를 위해 Apache Arrow를 기반으로 구축된 컬럼형 스토리지를 사용하여 주요 성능 이점을 얻습니다. 컬럼형 스토리지에서는 데이터가 행 단위가 아닌 열 단위로 저장됩니다. 이를 통해 Polars는 필요한 열만 읽을 수 있어 디스크 I/O 및 메모리 액세스를 최소화하므로 분석 처리에 더 효율적입니다. 데이터를 복사하지 않고 Apache Arrow의 연속 메모리 버퍼에서 직접 작동할 수 있습니다.

매우 큰 데이터 세트에서 ML 기능 엔지니어링 및 탐색을 수행하거나, 대규모 팩트 테이블을 조인하거나, 대규모 집계 및 OLAP 분석, 시계열 워크로드, 대규모 파일 스캔, 메모리보다 큰 데이터 처리 및 엄격한 SLA를 요구하는 배치 처리를 수행하는 경우 Polars가 더 나은 선택일 수 있습니다.

• 내부 링크: Apache Spark (앵커: 분산 데이터 처리)
• 내부 링크: 데이터 파이프라인 (앵커: 확장 가능한 데이터 파이프라인 구축)

데이터 표현 및 아키텍처

pandas와 Polars의 데이터 표현 모델과 아키텍처는 의도적으로 다릅니다. pandas에서 사용하는 행 기반 스토리지는 전체 행을 메모리에 연속적으로 저장하는 반면, Polars에서 사용하는 열 기반 스토리지는 각 열을 연속적으로 저장합니다. 실행하는 쿼리 유형에 따라 각 방법이 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

분석 쿼리의 경우 쿼리가 필요한 열만 처리하면 되므로 일반적으로 열 형식 스토리지가 더 나은 성능을 보이는 반면, 행 저장소는 전체 행을 읽어야 합니다.

열은 균일한 유형을 가지므로 압축률이 향상되고 벡터화를 통해 빠른 배치 처리가 가능합니다.

OLTP 워크로드와 같은 트랜잭션 쿼리의 경우, 전체 행이 함께 저장되어 전체 레코드를 가져오는 데 단일 읽기만 필요하고 행 업데이트 시 메모리의 한정된 작은 영역만 수정하면 되므로 행 기반 스토리지(row-based storage)가 선호됩니다.

아래 차트는 행 기반 및 열 형식 DataFrame 라이브러리(이 경우 Koalas 및 Dask)를 비교한 평균 성능 비율을 보여줍니다.

Polars의 컬럼 형식은 더 빠른 집계를 가능하게 합니다. 각 열이 메모리에 연속적으로 저장되므로 관련 없는 데이터를 스캔하지 않고 단일 열을 스트리밍할 수 있으며 CPU 코어 전반에서 집계를 병렬화합니다. 대규모 데이터세트의 경우, 열 형식 스토리지는 쿼리에 필요한 열만 읽으므로 RAM 부담을 줄여줍니다.

Polars의 컬럼형 layout은 Apache Arrow를 사용한 벡터화된 실행을 허용하여 제로 카피(zero-copy) Data Sharing을 가능하게 합니다. Polars는 기본 데이터 버퍼를 복사하지 않고 필터링, 슬라이싱을 수행할 수 있습니다.

pandas에서 사용하는 행 기반 스토리지 모델은 DataFrame의 각 행이 함께 그룹화된 Python 객체 모음으로 저장된다는 것을 의미합니다. 이 모델은 전체 레코드를 검색하거나 수정하는 운영에 최적화되어 있습니다. 한 번의 조회로 레코드의 모든 데이터를 가져올 수 있으므로 대규모 벡터보다는 많은 소규모 혼합 워크로드 운영에 더 적합합니다.  Python 객체, 문자열, 숫자, 목록, 중첩 데이터와 같은 이기종 데이터 유형을 지원합니다. 이러한 유연성은 정리되지 않은 실제 데이터, CSV 레코드 내의 JSON 및 혼합 유형 특성 세트에 유용합니다.

사용자 수준 레코드를 검색하고 API용 행 수준 데이터를 직렬화하는 등 단일 행에 대해 많거나 모든 열에 액세스해야 하는 쿼리의 경우, pandas는 여러 열 버퍼에 액세스하여 행을 재구성할 필요가 없습니다. DataFrame 셀의 제자리(in-place) 변경을 허용하므로 잦은 변경이 있는 워크로드의 경우에도 더 빠릅니다.

데이터가 메모리에 충분히 들어갈 때 pandas는 매우 편리하며 중소 규모 데이터세트에 대해 충분히 빠른 성능을 제공합니다.

성능: 속도 및 리소스 사용량 평가

Polars는 일반적으로 pandas보다 빠르고 리소스 효율적이며, 특히 데이터 엔지니어링 유형의 작업과 데이터 규모 및 복잡성이 증가할수록 이러한 장점이 두드러집니다. Polars는 열 형식(columnar)이고, 기본적으로 멀티스레드이며, 지연/최적화된 쿼리 계획(lazy/optimized query plans)을 실행할 수 있습니다. Pandas는 DataFrame 작업에 대해 대부분 싱글스레드이며, 모든 라인이 즉시 실행되고 중간 DataFrame을 생성하는 즉시 평가(eager evaluation) 방식을 사용합니다. Pandas는 작은 데이터나 일부 간단한 벡터화 연산(vectorized operations)에서는 더 빠를 수 있으며 더 유연합니다. 하지만 이러한 유연성으로 인해 CPU/메모리 비용이 발생할 수 있습니다.

아래 그래프는 스레드 수가 성능에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 보여줍니다.

Polars의 LazyFrame 쿼리 계획 및 옵티마이저를 사용하면 코드가 먼저 쿼리 계획을 수립하고, Polars는 이 계획을 최적화한 후 사용자가 지시할 때 실행합니다. 이것만으로도 Polars의 속도 및 메모리 사용량 이점 대부분을 설명할 수 있습니다.

pandas에서 즉시 평가(eager evaluation)는 즉시 계산하고 메모리에 중간 객체를 생성한 다음 해당 중간 객체를 다음 단계로 전달하는 것을 의미하므로 데이터를 여러 번 통과하면서 속도 저하를 겪게 됩니다(종종 여러 개의 전체 크기 중간 객체를 생성함). pandas는 전체 파이프라인을 볼 수 없으므로 전역적으로 최적화할 수 없습니다. 하지만 pandas는 데이터가 메모리에 충분히 들어갈 때, 운영이 작고 대화형일 때, 각 라인 이후에 즉각적인 피드백을 원할 때 강점이 있습니다. 일반적으로 다음과 같은 경우 pandas를 선택하세요.

• 빠른 EDA를 수행하는 경우
• 데이터세트가 작거나 중간 크기인 경우
• 단계별 검사 및 디버깅을 원하는 경우
• 로직이 고도로 맞춤화된 Python(행 단위)인 경우

Polars를 선택해야 하는 경우:

• 반복 가능한 ETL/분석 파이프라인을 수행하는 경우
• 데이터 세트가 크거나 넓은 경우
• Parquet/Arrow를 많이 읽는 경우
• 속도, 메모리, 더 적은 중간 복사본이 중요한 경우

두 라이브러리는 철학적 차이(pandas는 유연성을 위해, Polars는 속도를 위해 구축됨) 때문에 누락된 데이터와 null 값을 다르게 처리하며, 이는 성능에도 영향을 미칠 수 있습니다.

Pandas는 여러 다른 값을 "결측치"로 처리할 수 있어 유연하지만 때로는 일관성이 없으며, Python 객체 처리로 인해 운영 속도가 느려질 수 있습니다. Polars는 모든 데이터 유형에서 SQL 의미 체계와 유사하게 "null"을 유일한 결측값으로 사용하므로 대규모에서 더 빠르고 메모리 효율적입니다.

대표적인 워크플로의 런타임 비교를 보여주는 아래 그래프에서 볼 수 있듯이, pandas가 대규모 데이터세트에서 Python 수준(행별) 실행을 수행하면 많은 중간 복사본이 생성되어 운영 속도가 느려집니다.

Polars 또한 벡터화(vectorization)를 중단시키거나 쿼리 최적화(query optimization)를 방해하는 경우, 또는 대규모 파이프라인에 지연 모드(lazy mode)를 사용하지 않는 경우 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. Polars 최적화는 또한 매우 큰 다대다 조인(many-to-many joins)에서 문제를 일으킬 수 있습니다.

아래 그래프는 데이터 크기에 따라 선형적으로 증가하는 pandas의 메모리 사용량을 보여줍니다.

성능 지침:

• 워크로드가 대규모 Parquet의 groupby/join/scan인 경우 보통 Polars가 더 우수합니다.
• 워크플로가 많은 사용자 지정 Python 로직을 포함하는 대화형 EDA인 경우, pandas가 더 편리한 경우가 많습니다.

벤치마킹

 성능 차이를 이해하기 위해 구현할 수 있는 몇 가지 벤치마킹 접근 방식은 다음과 같습니다.

 신속한 임시 작업

• 실제 소요 시간은 time.perf_counter() 를 사용하세요.
• 여러 번 반복
• median/p95보고

반복 가능한 마이크로벤치마크(팀 / PR용)

• pytest-benchmark 또는 asv사용
• 안정적인 머신(또는 고정된 CI 러너)에서 실행
• 커밋 간에 결과 저장

프로덕션과 유사한 벤치마킹(가장 의미 있음)

• 실제 데이터 세트 모양 & 크기
• 콜드 캐시 실행과 웜 캐시 실행
• 엔드투엔드 파이프라인 타이밍
• 메모리 + CPU 추적

공정한 비교를 위해 동일한 입력 형식을 사용하고, 데이터 유형을 일치시키고, 동일한 그룹화, 키, 출력을 사용하고, 스레딩을 제어하세요(기본 동작 또는 단일 코어 일대일 비교).

• 특정 사용 사례에서 성능 차이가 가장 중요할 때
• 대규모 데이터 세트에서 Polars 사용 시 실제 평균 시간 개선

누락된 데이터 및 데이터 유형 처리

DataFrame 라이브러리가 누락된 데이터와 데이터 유형을 처리하는 방식은 정확성, 데이터 품질, 성능, 사용 편의성에 영향을 미칩니다. Pandas는 유연하지만 때로는 일관되지 않게 누락된 데이터와 dtype을 처리하는 반면, Polars는 강력한 타이핑으로 단일 null 모델을 적용하여 특히 대규모 환경에서 더 안전하고 빠르며 예측 가능한 동작을 보장합니다.

pandas의 결측 데이터 모델은 NaN (float), None, NaT (datetime), pd.NA (nullable 스칼라) 등 여러 값을 결측값으로 처리합니다. 이는 유연성에 도움이 되지만 다른 데이터 유형이 결측 데이터를 다르게 처리할 때 일관성이 없을 수 있습니다. 결측값을 채울 때 pandas는 예기치 않게 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. 모호한 null 시맨틱은 pandas가 데이터 품질 문제를 감지하는 것을 더 어렵게 만듭니다.

Polars는 단일 누락 값(null)을 사용하며 모든 데이터 유형에 걸쳐 동일한 동작을 보이고, 모든 데이터 유형은 기본적으로 null을 허용합니다. 이는 일반적으로 예측 가능한 동작과 더 나은 성능으로 이어집니다. 누락된 값을 채울 때 Polars는 명시적이며 데이터 유형을 보존합니다. Polars의 일관된 null 처리는 일반적으로 데이터 품질 오류를 줄여줍니다.

서로 다른 메모리 모델이 데이터 유형 변환 및 상호 운용성에 어떤 영향을 미치는지에 대한 고려 사항도 있습니다. pandas는 역사적으로 NumPy(행 기반에 가까우며 혼합 데이터 유형을 포함할 수 있는 Python 객체)에 의존하는 반면, Polars는 Arrow 네이티브 컬럼 형식이므로 나머지 Python 데이터 스택에 연결할 때 더 간단합니다.

두 DataFrame 라이브러리를 모두 사용하면서 데이터 무결성을 유지하기 위한 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 두 라이브러리 모두...

기본 키 고유성, 외래 키 유효성, 예상 행 수/파티션과 같은 고유성 및 주요 데이터베이스 제약 조건을 적용합니다. 의도치 않은 행 증가를 방지하기 위해 조인의 유효성을 검사합니다. 일관되고 결정적인 변환을 사용하세요. 테스트하고 재현하기가 훨씬 쉽습니다. 유형을 보존하기 위해 안정적인 스키마를 사용하여 '신뢰할 수 있는 원본(source-of-truth)' 데이터를 Parquet에 저장합니다. 그리고 끝날 때까지 기다렸다가 유효성을 검사하지 마세요. 수집 후, 주요 변환 후, 게시 후와 같은 주요 지점에서 유효성을 검사하세요.

• pandas 사용 시…

가능한 한 읽기 시간에 데이터 유형을 명시적으로 설정하고, pandas가 object 로 대체되지 않도록 Int64, boolean, string 또는 datetime64[ns]와 같은 null을 허용하는 데이터 유형을 선호하세요. 결측값을 조기에 정규화하고 NaN == Naan과 같은 자동(silent) 문제를 주의하세요. 핵심 로직에 체인 인덱싱과 행별(row-wise) 연산을 사용하지 마세요.

• Polars 사용 시...

스키마와 데이터 유형을 명시적으로 정의하고 Polars의 엄격한 형식 지정에 의존하세요. null 을 일관되게 사용하고 표현식 기반 null 처리를 선호하세요.

구문 및 API 전환

• 핵심 API 차이점: Polars 체이닝 대 pandas 운영
  • Polars를 사용하면 일반적으로 단일 체인, 표현식 기반 파이프라인을 구축하며, 지연(lazy) 모드에서 Polars는 전체 체인을 최적화할 수 있습니다. pandas에서는 즉시(eager, 단계별) 메서드로 변경되는 일련의 구문을 작성하는 경우가 많습니다.
• 나란히 보는 코드 예시: 필터링, 그룹화, 집계
  • 필터링 및 선택(체이닝)
    • pandas

result = pdf[pdf["country"] == "US"][["user_id", "revenue"]]

• Polars

result = (

pldf

.filter(pl.col("country") == "US")

.select(["user_id", "revenue"])

)

• 그룹화 및 집계:
  • pandas

rev_by_user = (

pdf

.groupby("user_id", as_index=False)["revenue"]

.sum()

)

• Polars

rev_by_user = (

pldf

.group_by("user_id")

.agg(pl.col("revenue").sum())

)

Polars 구문 기초:

Polars를 배울 때 가장 중요한 두 가지 개념은 표현식과 지연 실행 대 즉시 실행입니다. Polars는 계산하려는 내용을 설명하는 열 단위 계산(SQL과 유사)인 표현식과 이를 효율적으로 계산하는 방법을 결정하는 엔진을 중심으로 구축됩니다. 표현식은 즉시 실행되지 않습니다. 이는 '지연' 작동 모드의 구성 요소로, 운영이 쿼리 계획을 구축하고 호출할 때만 실행이 이루어집니다.

반대로 즉시 실행 모드(pandas 동작)에서는 작업이 즉시 실행되므로 탐색 및 디버깅에는 좋지만 대규모 파이프라인에서는 속도가 느려집니다. Polars는 상호 작용을 위한 즉시 실행과 최적화된 대규모 파이프라인을 위한 지연 실행을 제공할 수 있습니다.

기존 Pandas 코드를 Polars로 변환하기

변환은 일반적으로 다음을 의미합니다.

• df[...] 행/열 인덱싱을 .filter() 로 바꾸기 / .select()
• 내부 할당을 .with_columns()로 대체
• .apply() 를 다음으로 교체 네이티브 표현식으로(가능한 경우)
• 파일 기반 ETL에 대한 지연 모드 고려

변환 예시:

         기존 pandas:

         df = pd.read_parquet("events.parquet")

df = df[df["country"] == "US"][["user_id", "revenue", "ts"]]

df["revenue"] = df["revenue"].fillna(0)

df["day"] = pd.to_datetime(df["ts"]).dt.date

)

out = (

            df.groupby(["user_id", "day"], as_index=False)

        .agg(total_revenue=("revenue", "sum"))

Polars 지연 최적화:

import polars as pl

out = (

    pl.scan_parquet("events.parquet")

      .filter(pl.col("country") == "US")

   .select(["user_id", "revenue", "ts"])

   .with_columns([

          pl.col("revenue").fill_null(0),

          pl.col("ts").dt.date().alias("day"),

   ])

      .group_by(["user_id", "day"])

      .agg(pl.col("revenue").sum().alias("total_revenue"))

   .collect()

)

팀이 데이터 라이브러리를 전환할 때(예: pandas에서 Polars로, 또는 pandas와 함께 Polars 추가) 학습 곡선은 구문보다는 사고방식, 워크플로 및 위험 관리에 더 가깝습니다. pandas 사고방식은 명령형, 단계별, 진행하면서 변경, 모든 라인 검사 방식입니다. Polars의 사고방식은 선언적이고 표현식 기반이며, 불변 데이터를 사용하여 파이프라인으로 변환을 구축하고 SQL과 유사한 쿼리 계획을 사용합니다.

학습 과제는 행 단위(row-by-row)가 아닌 열 단위(column-wise) 및 선언적(declarative)으로 생각하기 시작하는 것입니다. 디버깅 및 검사 습관을 바꿔야 합니다. 즉, 상태(state)가 아닌 변환(transformation) 단위로 생각해야 합니다.

Polars에서는 데이터 타입의 엄격함이 스키마 일관성을 강제하고 데이터 타입 문제 발생 시 빠르게 실패하기 때문에 까다롭게 느껴질 수 있지만, 이러한 실패는 눈에 띄지 않는 데이터 품질 버그를 방지합니다. 중요한 것은 데이터 타입 오류를 성가신 것으로 여기지 않고 데이터 품질 신호로 취급하는 것입니다.

팀은 거의 모든 Python 데이터 도구가 pandas를 허용하고 방대한 pandas 문서 생태계가 존재하기 때문에 Polars로 전환할 때 도구의 격차를 느낄 수 있습니다. 레거시 도구가 필요한 경우 하이브리드 접근 방식을 고려하고, 무거운 데이터 준비는 Polars에, 모델링 및 플로팅은 pandas에 집중하세요.

Polars 위에서 pandas와 유사한 DataFrame 코드를 재사용할 수 있도록 API 호환성 계층이 존재합니다. 이러한 어댑터는 pandas와 동일한 메서드 이름/시그니처 및 유사한 동작을 지원하며, 호출을 Polars의 네이티브 연산으로 변환할 수 있습니다. 하지만 API 계층은 완전한 변환이 아니므로 의미론적 차이(semantic gap)를 유발하거나 성능상의 함정(performance pitfall)을 감출 수 있으니 주의해야 합니다.

하나의 DataFrame 스택에서 다른 스택으로 이동할 때 사용할 수 있는 몇 가지 일반적인 리팩토링 패턴과 마이그레이션 전략은 다음과 같습니다.

일반적인 리팩터링 패턴(pandas에서 Polars로):

.filter()로 부울 인덱싱 대체 및 .select()

•     pandas

df2 = df[df["x"] > 0][["id", "x"]]

•         Polars

df2 = df.filter(pl.col("x") > 0).select(["id", "x"])

내부(in-place) 변경을 .with_columns()로 바꾸세요.

• pandas

df["y"] = df["x"] * 2

• Polars

df = df.with_columns((pl.col("x") * 2).alias("y"))

np.where / 조건부 할당을 when/then/otherwise로 바꾸기

• pandas

df["tier"] = np.where(df["revenue"] >= 100, "high", "low")

• Polars

df = df.with_columns(

  pl.when(pl.col("revenue") >= 100).then("high").otherwise("low").alias("tier")

)

• groupby 집계를 표현식 기반 .agg(...)로 다시 작성하세요.
  • pandas

out = df.groupby("k", as_index=False).agg(total=("v","sum"), users=("id","nunique"))

• Polars

out = df.group_by("k").agg(

  pl.col("v").sum().alias("total"),

  pl.col("id").n_unique().alias("users"),

)

파일 기반 ETL에는 지연 스캔 사용 선호

• pandas

df = pd.read_parquet("events.parquet")

• Polars

out = (

.scan_parquet("events.parquet")

.filter(pl.col("country") == "US")

.select(["user_id","revenue"])

.group_by("user_id")

.agg(pl.col("revenue").sum().alias("rev"))

.collect()

)

.apply() 바꾸기 네이티브 표현식 사용(또는 UDF 격리)

• pandas

대부분의 pandas 마이그레이션은 .apply(axis=1)에서 중단됩니다.

• Polars

Polars 표현식(str.*, dt.*, list.*, when/then)으로 표현해 보세요.
불가피한 경우 UDF를 작은 열/하위 집합으로 분리하고 return_dtype을 지정하세요.

• Internal Link: Python 프로그래밍 (앵커: 데이터 분석을 위한 Python)

통합 및 생태계 호환성

Polars와 pandas는 함께 작동하도록 설계되었지만, 서로 다른 실행 및 유형 모델을 기반으로 구축되었습니다. 상호 운용성은 내부를 공유하는 방식이 아니라 명시적인 변환 지점을 통해 이루어집니다. 두 라이브러리 모두 Apache Arrow를 지원하므로 Arrow는 효율적인 열 단위 전송과 더 깔끔한 스키마 보존을 가능하게 하는 핵심적인 상호 운용성 레이어가 될 수 있습니다.

• 교환 형식으로 Parquet 또는 Arrow 테이블을 사용하세요.
• 라이브러리 간 워크플로에서는 CSV 사용을 피하세요

상호 운용성은 명시적이고 의도적입니다. 공유 실행 엔진이나 인덱스 시맨틱이 없습니다. 또한 제로 카피(zero-copy)를 보장하지 않습니다. 항상 검증하세요.

포맷 간 데이터 변환: to_pandas() 및 import polars:

• pandas를 Polars로
  • pandas 열은 Arrow와 호환되는 Polars 유형으로 변환됩니다.
  • 재설정하지 않는 한 pandas 인덱스는 삭제됩니다
  • 객체 열은 검사되고 (종종 Utf8 또는 오류로) 강제 변환됩니다.
  • 모범 사례
    • pd_df.reset_index() 호출 인덱스가 중요한 경우
    • 먼저 dtype 정규화:
      • string, Int64, boolean 사용
      • 혼합 유형 객체 열 피하기
• Polars에서 pandas로
  • Polars 열은 pandas로 변환됩니다(가능한 경우 종종 Arrow 기반).
  • 기본 RangeIndex가 생성됩니다.
  • Null은 pandas의 누락된 표현으로 매핑됩니다.
  • 모범 사례
    • 반복적으로 변환하지 말고 경계에서 한 번만 변환하세요.
    • 변환 후 dtype 유효성 검사(특히 int + null)
  • 경험 법칙: 루프나 핫 패스 내부가 아니라 워크플로 경계에서 변환하세요.

시각화 라이브러리 및 플로팅 도구와 통합할 때 대부분의 Python 플로팅 라이브러리는 pandas(또는 NumPy 배열)를 예상합니다. Polars는 잘 통합되지만, 플로팅 경계에서 pandas로 변환하거나 배열/열을 직접 전달해야 하는 경우가 많습니다.

데이터베이스 연결 및 파일 형식 지원의 경우, pandas는 임시 읽기 및 생태계 호환성에 가장 적합합니다. Polars는 대용량 파일, Parquet 및 파일 중심 분석에 가장 적합합니다. Pandas는 PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, SQLite 및 SQLAlchemy 드라이버가 있는 모든 데이터베이스를 지원합니다. Polars는 완전한 데이터베이스 클라이언트가 아닙니다. 데이터가 파일 또는 Arrow 테이블의 형태로 전달될 것을 기대합니다. 일부 데이터베이스 및 도구는 Arrow를 직접 출력할 수 있으며, Polars는 이를 효율적으로 수집할 수 있습니다.

둘 다 CSV 파싱을 지원합니다. Polars는 메모리 오버헤드가 적고 매우 빠르지만, pandas는 파싱이 매우 유연하고 지저분한 CSV를 잘 처리하지만 파싱이 CPU를 많이 사용하고 메모리 사용량이 급증하는 경향이 있습니다.

Polars는 Parquet 파일 처리에 더 뛰어납니다. Pandas는 Parquet 파일을 읽을 수 있지만 연산이 즉시 실행(eager) 방식만 가능하며, Polars에 비해 푸시다운(pushdown) 기능이 제한적입니다. 스트리밍 실행(streaming execution)과 Arrow 네이티브 열 형식 엔진(Arrow-native columnar engine)을 통해 Polars는 대규모 데이터 세트에서 훨씬 더 빠른 속도로 결과를 생성할 수 있습니다.

머신러닝(ML) 라이브러리 통합 및 호환성은 pandas와 Polars 중에서 선택하거나 둘 다 실행할 때 가장 큰 실제 요인 중 하나입니다. 대부분의 ML 라이브러리는 NumPy 배열(X: np.ndarray, y: np.ndarray), pandas DataFrame/Series(sklearn 워크플로에서 일반적) 또는 Arrow를 예상합니다. 많은 라이브러리가 pandas를 기본 테이블 형식 컨테이너로 취급합니다. 따라서 ML 스택이 대부분 sklearn 및 관련 생태계인 경우 pandas가 여전히 가장 마찰이 적은 방법입니다.

대부분의 ML 라이브러리는 아직 Polars DataFrame을 직접적인 일급 입력으로 허용하지 않습니다. Polars는 피처 엔지니어링에 적합하지만 경계에서 변환할 계획을 세워야 합니다. 무거운 데이터 준비는 Polars에서 수행하고 모델 학습 및 추론을 위해 pandas나 NumPy로 변환하는 것이 좋습니다.

ML에 데이터를 공급하기 위한 빠른 체크리스트는 다음과 같습니다.

• 혼합 유형 열 없음
• 모든 피처가 숫자이거나 인코딩됨
• Null 처리(대체/삭제/결측 인식 모델)
• 특성 순서 안정적
• 피처 이름 유지 (필요 시)
• 훈련/추론 스키마 인플레이스(in-place) 유효성 검사

프로덕션 고려 사항

pandas 또는 Polars 워크로드를 노트북에서 프로덕션으로 옮길 때, "함정"은 보통 구문보다는 런타임, 패키징, 성능 예측 가능성 및 운영성과 더 관련이 있습니다. 배포 대상의 실제 메모리/CPU 한도 내에서 동작을 검증하세요. 파일 기반 워크로드에는 열 정리(column pruning), 조기 필터링, 스트리밍/지연(lazy) 스캔과 같은 전략을 선택하세요.

런타임 및 패키징의 경우 프로덕션 Python 버전이 로컬에서 테스트하는 버전과 일치하는지 확인하세요. Polars는 네이티브 코드(Rust)와 함께 제공되며 pandas는 NumPy 또는 PyArrow 및 fastparquet과 같은 선택적 엔진에 의존합니다. Parquet/Arrow는 일반적으로 프로덕션에 가장 적합하며, CSV보다 더 나은 스키마 안정성, 더 빠른 읽기, 데이터 유형 관련 예상치 못한 문제가 적다는 장점이 있습니다.

Polars는 기본적으로 멀티스레딩을 사용합니다. 프로덕션 환경에서는 환경 구성을 통해 스레드 사용량을 설정/제어하는 것을 고려하세요. Polars의 지연 최적화는 throughput을 향상시킬 수 있지만, 아주 작은 작업에서는 계획 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

프로덕션 파이프라인은 데이터 유형과 null 허용 여부 기대치를 명시적으로 적용해야 합니다(두 라이브러리 모두 제약 조건을 assert 해야 함). 조인(join) 주변에 검사를 추가하여 자동(silent) 행 폭증을 방지하세요.

관찰 가능성을 위해 런타임, 행 수, 주요 열의 null 수, 실행당 출력 크기를 추적하세요. 경계(출력 게시 전)에 'stop-the-line' 검사를 추가하세요. 그리고 오류가 조치 가능한 컨텍스트(어떤 파티션/파일/테이블, 어떤 검사가 실패했는지)와 함께 표시되도록 하세요.

출력(행 수, 집계, null 비율)과 성능 예산(시간/메모리 임계값)을 검증하세요. 네이티브 wheel의 예기치 않은 문제를 방지하려면 프로덕션 OS/glibc와 일치하는 컨테이너에서 테스트를 실행하세요.

실용적인 마이그레이션 전략

팀을 pandas에서 Polars로 마이그레이션하거나 pandas와 함께 Polars를 채택하기 위한 마이그레이션 전략:

• 스트랭글러 패턴 – 낮은 리스크와 지속적인 제공이 필요할 때, 기존 pandas를 계속 실행하면서 한 번에 한 세그먼트씩 Polars로 교체합니다. 경계에서 변환하세요.
• 둘 다 사용 – 병목 현상이 ETL/집계에 있지만 다운스트림에서 pandas 네이티브 도구에 의존하는 경우, I/O 조인, groupby 및 기능 계산에는 Polars를 사용하고 최종 결과는 scikit-learn, 플로팅, 통계 라이브러리를 위해 pandas로 변환합니다.
• 단일 파이프라인 전체 재작성 – 명확한 성공 사례와 재사용 가능한 패턴을 원할 때, 하나의 파이프라인을 엔드투엔드로 선택하여 내부 참조 구현으로 사용할 수 있도록 Polars로 완전히 재작성합니다.
• 동시 실행 패리티 – 정확성이 중요한 경우, 일정 기간 동안 pandas와 Polars 버전을 나란히 실행하여 출력, 측정항목, 비용을 비교하고 패리티가 입증되면 전환합니다. 

성능 프로파일링 – 최적화 기회를 식별하려면 총 소요 시간(사용자 대기 시간), 최대 메모리, 행 수, 열 수 및 출력 정확성을 추적하기 시작하세요. 대부분의 파이프라인은 I/O, join, groupby, sort, 문자열 파싱 또는 Python UDF 중 하나에서 병목 현상이 발생합니다. 이러한 단계 주위에 간단한 타이머를 추가하세요. Python 수준의 작업이 의심될 때는 pandas(Python) 프로파일러를 사용하고, 지연 쿼리 계획을 검사하려면 Polars 프로파일러를 사용하세요. 하나의 목표 변경 사항을 적용한 후 동일한 벤치마크를 다시 실행하여 비교하세요.

팀 교육 및 지식 전달 고려 사항

목표는 제공을 지연시키거나 데이터에 대한 신뢰를 잃지 않고 성공하는 것입니다. 팀이 동기를 이해하고 이를 실제 성과(예: 어떤 문제를 해결하는지, 어떤 워크로드가 가장 큰 이점을 얻는지, 무엇이 변하지 않을 것인지)와 연결할 수 있도록 하세요. 책임 소재를 명확히 하기 위해 소유권(마이그레이션 책임자, 검토자, 의사 결정권자)을 지정하세요.

관련성을 높이고 동의를 얻기 위해 실제 회사 파이프라인을 예로 사용하세요. Polars는 SQL에 더 가깝지만 Python 구문을 사용하므로 가장 큰 변화는 다음과 같은 개념적 사고방식의 전환입니다.

• 명령형에서 선언형으로
• 행 단위에서 열 단위로
• 가변 상태에서 불변 파이프라인으로
• 즉시 실행에서 지연 계획 및 실행으로

팀이 초기에 생산성을 느낄 수 있도록 교육을 여러 단계로 나누어 순차적으로 진행하세요. 표현식, null 처리, 데이터 유형 차이로 넘어가기 전에 필터링, 선택, 그룹화부터 시작하십시오. 그런 다음 마이그레이션 및 프로덕션 패턴 전에 지연 실행(lazy execution)과 최적화를 다룹니다. 불안감을 줄이기 위해 pandas를 허용하는 경우에 대한 명확한 지침과 함께 하이브리드 단계를 설정하세요. 더 빠른 지식 전달을 위해 숙련된 Polars 사용자와 pandas를 주로 사용하는 사용자를 짝지어 주세요.

정확성을 공개적으로 검증하여 신뢰를 구축하고 성과를 측정하고 공유하세요.

FAQ

• pandas가 Polars보다 더 나은가요? 어느 쪽이 보편적으로 더 낫다고 할 수는 없습니다. 선택은 특정 워크플로 요구 사항, 데이터세트 크기 및 성능 요구에 따라 달라집니다.
• Polars와 pandas 중 어느 것이 더 낫습니까? Pandas는 대화형 분석 및 생태계 통합에 탁월하고, Polars는 대규모 프로덕션 파이프라인에서 더 나은 성능을 보입니다.
• Polars가 pandas를 대체할 수 있나요? Polars는 pandas를 대체하기보다는 보완합니다. 둘 다 서로 다른 사용 사례에 효과적으로 사용됩니다.
• Polars로 전환할 가치가 있나요? 이는 Polars의 지연(lazy) 모드와 쿼리 최적화가 측정 가능한 이점을 제공하는 대용량 데이터세트를 처리하는지 여부에 따라 다릅니다.

결론

팀에 어떤 DataFrame 라이브러리가 적합한지 결정할 때, 정해진 답은 없습니다. 일반적으로 pandas는 중소 규모의 데이터세트와 탐색적 분석에 더 적합하며, 지연 실행(lazy execution)을 지원하는 Polars는 대규모(메모리보다 큰 경우도 포함) 워크로드에서 고성능을 발휘하는 데 더 적합합니다. 사용 사례에 따라 두 라이브러리를 모두 사용하게 될 수도 있으므로, 두 라이브러리로 특정 워크플로의 작은 부분을 테스트하고 실제 데이터 처리 작업을 기반으로 평가하세요.

팀은 열 형식 스토리지와 행 기반 스토리지의 장단점과 이것이 다양한 쿼리 패턴에 미치는 영향을 이해해야 합니다. DataFrame 라이브러리 간에 전환할 때 핵심 API, 구문, 데이터 형식 및 데이터베이스 연결의 차이로 인해 학습 곡선이 필요합니다.

추가 학습 및 실험을 위한 리소스:

확장 가능한 데이터 파이프라인 구축

Python 입문

분산 데이터 처리

Pandas DataFrames으로 작업하기

Pandas 데이터 분석 배우기