Pandas → Polars 옮겨본 한 워크플로우
Pandas 의 직관적인 syntax 를 버리고 Polars 로 옮긴 후의 한 달.
지난 글에서 DuckDB 가 Pandas 청크 처리보다 빠르다고 적었는데, Polars 도 같이 시험.
pl.read_csv + lazy() + .group_by().agg() 의 lazy 평가가 핵심. 같은 작업 (월별 운영 로그 집계) 이 Pandas 청크 처리 47초 → Polars 11초 → DuckDB 9초.
두 도구의 갈림길
- 빠른 일회성 분석: DuckDB. SQL 한 줄이면 끝.
- 코드로 재사용하는 변환 (ETL 의 일부): Polars. lazy 평가 + Rust 백엔드 + 타입 안정성.
- 시각화·인터랙티브 (Jupyter, 빠른 EDA): Pandas. 생태계가 압도적.
다음에는 다르게 할 한 가지
새 도구 도입은 “기존을 다 옮긴다” 가 아니라 새로 시작하는 워크플로우만 Polars 로 해본다. 옮길 만한 가치가 검증되면 그때 마이그레이션 — 이 순서가 손이 덜 갔다.
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