# Pandasより優秀！？Pyhonでデータ加工集計するならPolars！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、データ加工集計処理に使われるPolarsというライブラリについて解説していきます。Pythonでデータ加工集計を行うとなるとよく使われるのがPandas。しかしそんなPandasよりも全体的に処理が速いのがPolarsなのです！ - URL: https://toukei-lab.com/polars - 公開: 2024.12.24 / 更新: 2026.03.04 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、データ加工集計処理に使われるPolarsというライブラリについて解説していきます。Pythonでデータ加工集計を行うとなるとよく使われるのがPandas。しかしそんなPandasよりも全体的に処理が速いのがPolarsなのです！ ::: こんにちは！データサイエンティストのウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です。 Pythonでデータ加工集計をするとなるとよく使われる[Pandas](/python-pandas)ですが、データ量が多くなると処理が極端に重くなってしまうのです。 そんな時に非常に便利なのがPolarsというライブラリ。 この記事では、そんなPolarsというライブラリの仕様や書き方にフォーカスして見ていきたいと思います！ もっと詳しくPolarsについて知りたい方は以下のUdemyのコースで私が解説していますのでチェックしてみてください！ :::box **[【初心者向け】PythonのPolarsを使ってデータ加工集計・データ分析を高速化！Pandasと比較してみよう！](https://www.udemy.com/course/python-polars/?referralCode=20B34CDD3044A02D748A)** [![PolarsUdemy](/wp-content/uploads/2025/01/PolarsUdemy.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-polars/?referralCode=20B34CDD3044A02D748A)
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start print(f"Pandas Filtering: {elapsed:.4f} seconds") # Polars start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col("value1") > 50) elapsed = time.time() - start print(f"Polars Filtering: {elapsed:.4f} seconds") ``` Polarsではfilterメソッドを使うことで条件を絞り込むことができます。 結果は以下のようになりました。 :::box Pandas Filtering: 0.2446 seconds\ Polars Filtering: 0.1491 seconds ::: Polarsの処理の方が早いことが分かります。 ちなみにPythonではqueryメソッドを使うことで様々な条件式を書いて絞り込むことができるのですが、queryメソッドを使うとどうなるでしょうか？ ```python start = time.time() filtered_pd = df_pd.query("value1 > 50") elapsed = time.time() - start print(f"Pandas Filtering: {elapsed:.4f} seconds") ``` 結果は以下のようになり、Pandasの処理がさらに遅くなっているのが分かりますね！ :::box Pandas Filtering: 0.3478 seconds ::: ### グループ化と集計 続いて先ほども紹介したグループ化と集計を見ていきましょう！ 以下のように記載してください。 ```python # Pandas start = time.time() grouped_pd = filtered_pd.groupby("category")["value2"].mean() elapsed = time.time() - start print(f"Pandas Grouping and Aggregation: {elapsed:.4f} seconds") # Polars start = time.time() grouped_pl = filtered_pl.group_by("category").agg(pl.col("value2").mean().alias("mean_value2")) elapsed = time.time() - start print(f"Polars Grouping and Aggregation: {elapsed:.4f} seconds") ``` 結果は以下のようになりました。 :::box Pandas Grouping and Aggregation: 0.4294 seconds\ Polars Grouping and Aggregation: 0.3724 seconds ::: 若干ですが、Polarsの方が速いことが分かります。 今回は1000万レコードのデータを使っているのでこのような結果となりましたが、データが少ないと、このグループ化の処理に関してはPandasの方が速くなる可能性が高いです。 ### 列の追加処理 続いてデータフレームに列を追加する処理を見ていきましょう！ ```python # Pandas start = time.time() df_pd["new_col"] = df_pd["value1"] + df_pd["value2"] elapsed = time.time() - start print(f"Pandas Adding Column: {elapsed:.4f} seconds") # Polars start = time.time() df_pl = df_pl.with_columns((pl.col("value1") + pl.col("value2")).alias("new_col")) elapsed = time.time() - start print(f"Polars Adding Column: {elapsed:.4f} seconds") ``` これを見るとPandasの方が直感的に分かりやすく、Polarsは少し複雑になっていますねー。 処理時間は以下のようになりました。 :::box Pandas Adding Column: 0.1100 seconds\ Polars Adding Column: 0.0795 seconds ::: こちらもPolarsに分があるようです。 ### ソート 続いてソートの処理を見ていきましょう！ ```python start = time.time() sorted_pd = df_pd.sort_values(by="value1") elapsed = time.time() - start print(f"Pandas Sorting: {elapsed:.4f} seconds") start = time.time() sorted_pl = df_pl.sort("value1") elapsed = time.time() - start print(f"Polars Sorting: {elapsed:.4f} seconds") ``` Polarsの方がコードがシンプルで分かりやすくなってますね。 結果は以下のようになりました。 :::box Pandas Sorting: 3.1892 seconds\ Polars Sorting: 2.8915 seconds ::: やはりPolarsの方が速いです。 ここまででいくつかデータ加工集計処理について見てきましたが、Pandasでの様々なデータ加工集計に興味のある方は以下の記事をチェックしてみてください！ ## Polars　まとめ ここまでご覧いただきありがとうございました！ 本記事では、Pythonのデータ加工集計処理のライブラリであるPolarsについて解説してきました！ Pandasに慣れている方がPandasの方は、よいと感じる場面も多いと思いますが、処理の遅さに課題を感じていたり、メモリ不足で処理が回らない場合などは、ぜひPolarsを使ってみて下さい！ 冒頭でもお伝えしましたが、もっと詳しくPolarsについて知りたい方は以下のUdemyのコースで私が解説していますのでチェックしてみてください！ :::box **[【初心者向け】PythonのPolarsを使ってデータ加工集計・データ分析を高速化！Pandasと比較してみよう！](https://www.udemy.com/course/python-polars/?referralCode=20B34CDD3044A02D748A)** [![PolarsUdemy](/wp-content/uploads/2025/01/PolarsUdemy.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-polars/?referralCode=20B34CDD3044A02D748A)
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