pandasとSQLとPolarsとPySpark

目的が大きく異なるので使い分けるのが良い。組み合わせて使うのが良いだろう

Pandas

ユーザガイドから分かるようにPandasはデータ加工用のプログラム

メモリに載せて使うもの

最近Pandasでもパイプラインの記法（メソッドチェーン）ができるようになったぽい

SQL

データ保存と検索用のプログラム

複数のクライアント(数十から数百以上)から非同期にリクエストを受けて検索集計して結果を返すときに必要

Pandasの代替ライブラリ

2023年になり、Pandasの代替ライブラリも多く出ている。そのいくつかについて紹介する

結論として、Pandasの代わりとしてはPolarsが優秀

Polars

複雑な集計処理を行いやすい

PySpark

pandasには無い分散処理を行うエンジン。

データ取り込みパイプライン等で使うことが想定されている

SQLクエリをサポート

以下のとき、PandasよりPySparkの方が優れています

データが膨大かつ毎年増加し続けており、処理時間を改善したい。

ANSI SQL互換性

機械学習の機能が必要

データをストリーミングし、リアルタイムで処理したい。

Pandas vs Polars

Polarsの方が高速で、メモリ効率が良く、柔軟なAPIを持っている

Pandas vs PySpark

PySparkは大規模なデータを扱える。Pandasはメモリに収まるデータしか扱えませんが、Sparkは複数台のマシンで処理を実行し、メモリに収まらないデータも扱えます。

PySparkの方が高速です。並列化やキャッシュの機能が優秀です。

PySparkは統合された分析環境を提供します。SparkはSQLやMLlibなどのライブラリを備えており、データの取得から加工、分析、機械学習まで一貫して行うことができます。

つまり、めんどくさいということでもあります

PySparkはSparkの設定や管理を必要とし、コードの書き方や実行方法にも注意が必要

Polars vs PySpark

Polarsはシングルマシンで動作し、PySparkは分散処理する

エコシステムが異なります。PySparkはSparkの一部であり、SQLやMLlibなどのライブラリを利用できます。Polarsは独立したライブラリであり、他のPythonやRのライブラリと組み合わせることができます。

複雑さが異なります。PySparkはSparkの設定や管理を必要とし、コードの書き方や実行方法にも注意が必要です。PolarsはPandasと似た使い方ができ、インストールや実行も簡単です。