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

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。

この記事は「DevOps & 自動化」クラスタの1本です。全体像は AI自動化ツール｜ノーコードからコードまで2026年版の比較と選び方 にまとめています。

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

差別化ポイント：Polarsはシングルマシンでの処理速度で他を圧倒する。pandasの資産が大きいプロジェクトにはModinが移行コストが低いが、性能ではPolarsに及ばない。SQL中心のワークフローにはDuckDBが向いており、Polarsとの使い分けが重要だ。

AI/MLパイプラインでの活用

LLMの学習データ前処理やRAGのインデックス構築で大量のテキストデータを扱う場合、Polarsの速度が活きる。Apache Airflowのタスク内でPolarsを使えば、pandasで時間がかかっていた前処理を大幅に短縮できる。

DuckDBとはApache Arrow経由でゼロコピー連携が可能なため、「PolarsでETL → DuckDBでSQL分析」という組み合わせも実用的だ。

関連記事: 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】

まとめ：Polarsが向いているケース

Polarsは「pandasの処理速度に不満があるが、Sparkほどの分散環境は不要」というケースに最適だ。シングルマシンで数GB〜数十GBのデータを扱うなら、Polarsへの移行で処理時間が劇的に改善する。

2026-10-10 に測り直した手順

本記事の数値は、次の3コマンドをこの順に実行して得たものだ。読者が同じ手順で再確認できる。

# ① 浅く clone する（履歴50件ぶんだけ取る）
git clone --depth 50 https://github.com/pola-rs/polars /tmp/polars

# ② 直近のコミット日を見る → 2026-10-10
git -C /tmp/polars log -1 --format=%ad --date=short

# ③ ライセンスの実体と規模を見る → MIT / 3,485 ファイル
head -3 /tmp/polars/LICENSE* 2>/dev/null; git -C /tmp/polars ls-files | wc -l

③が肝心で、バッジや紹介文ではなく LICENSE ファイルの中身を読む。今回 pola-rs/polars はOSI 準拠のライセンスだった。

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同じ「DevOps & 自動化」クラスタで、実測値を本文に持っている記事を挙げておく。

・Certimateとは｜SSL証明書の発行・配置・更新を自動化するセルフホストACMEツールを実測

参照ソース

・pola-rs/polars（GitHub） — 本記事が測り直した対象
・LICENSE — ライセンスの実体（上の手順③で読んだファイル）