Polars入門：pandasの10倍速でデータ処理できるRust製DataFrameライブラリ

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2026.03.27 1分更新 2026.03.30

Polars入門：pandasの10倍速でデータ処理できるRust製DataFrameライブラリ - AIツール日本語解説 | AI Heartland

Rustで書かれた実行エンジンにより、pandasと比較して10〜100倍の処理速度を実現。遅延評価による自動クエリ最適化とマルチスレッド並列処理で、大規模データでもメモリ効率が良い。

この記事ではLLMに特化して解説します。LLM全般は LLMとは？仕組みからローカル実行まで徹底解説【2026年完全ガイド】をご覧ください。

Polarsとはどんなライブラリか

Polarsは、Rustで書かれた高速DataFrameライブラリだ。Pythonのpandasと同様のデータ操作をAPIで提供しつつ、Apache Arrowの列指向メモリフォーマットとマルチスレッド実行により、10〜100倍の処理速度を実現する。

GIL（Global Interpreter Lock）の制約を受けないRust実装で、CPUコアをフル活用した並列処理が可能だ。

主な機能とpandasとの違い

Rust製高速エンジン：ベンチマークでpandasの10〜100倍の速度を記録
遅延評価（Lazy Evaluation）：クエリプランを自動最適化。述語プッシュダウンやプロジェクションプッシュダウンを実行
マルチスレッド並列処理：デフォルトで全CPUコアを活用。GIL制約なし
Apache Arrowメモリ形式：ゼロコピーでDuckDBやArrow対応ツールとデータ共有可能
Out-of-core処理：ストリーミングモードでRAM以上のデータセットも処理可能
豊富なファイル対応：Parquet、CSV、JSON、IPC、S3・GCS・Azureのクラウドストレージ

インストールとpandasからの移行

pip install polars

pandasとPolarsの比較：

# pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
result = df[df["age"] > 30].groupby("city")["salary"].mean()

# Polars（Eager）
import polars as pl
df = pl.read_csv("data.csv")
result = df.filter(pl.col("age") > 30).group_by("city").agg(pl.col("salary").mean())

遅延評価（Lazy）を使ったクエリ最適化：

# Lazyモード：collect()まで実行されない
result = (
    pl.scan_parquet("large_data.parquet")
    .filter(pl.col("date") > "2025-01-01")
    .group_by("category")
    .agg([
        pl.col("amount").sum().alias("total"),
        pl.col("amount").mean().alias("avg"),
        pl.len().alias("count"),
    ])
    .sort("total", descending=True)
    .collect()
)

scan_parquetとcollect()の間のすべての操作が自動的に最適化される。必要な列だけ読み込み、フィルタ条件を可能な限り前段に移動する。

競合ライブラリとの比較

ツール	言語	速度	メモリ効率	学習曲線
Polars	Rust	◎ 最速クラス	◎ Arrow形式	○ 独自API
pandas	C/Python	△ シングルスレッド	△ コピーが多い	◎ 普及度高い
DuckDB	C++	◎ OLAP最適化	○ 列指向	◎ SQL
Modin	Python	○ pandas並列化	△ pandasと同等	◎ pandas互換
Dask	Python	○ 分散処理	○ 遅延評価	○ pandas類似