Python

Pandasは10年以上にわたり、Pythonデータ分析のデファクトスタンダードであり続けてきた。2026年現在も広く使われているが、もはや「迷わずPandas」とは言えない状況だ。新世代のライブラリが、大幅なパフォーマンス向上、メモリ効率の改善、より直感的なAPIを提供している。 本記事では主要な選択肢を比較し、ユースケースごとに最適なライブラリを検討する。 主要ライブラリ一覧 ライブラリ 成熟度 実装言語 主な強み Pandas 2.2 成熟 C/Python エコシステム、普及度 Polars 1.x 安定 Rust 速度、メモリ効率 DuckDB 1.x 安定 C++ SQLインターフェース、ゼロコピー Modin 安定 Python Pandasのドロップイン代替 Vaex メンテナンスモード C++/Python アウトオブコア処理 DataFusion (Python) 成長中 Rust Apache Arrowネイティブ パフォーマンス：ベンチマークが示す事実 数字を捏造するのではなく、公式および第三者ベンチマークの結果を紹介する。 Polars PDS-H ベンチマーク（TPC-H派生） PolarsチームはTPC-H意思決定支援ベンチマークに基づくオープンソースのベンチマークスイート PDS-H を公開している。最新の結果（2025年5月）では、標準的な分析クエリでPolarsと他のエンジンを比較している。 主な結果： PolarsはTPC-H派生の全22クエリで一貫してPandasを大差で上回る 同等の操作において、PolarsはPandasよりも大幅にメモリ使用量が少ない ベンチマークはGitHubでオープンソース公開されており、再現可能 エネルギー・パフォーマンス調査 別のPolarsエネルギーベンチマーク調査では、大規模DataFrameを用いた合成データ分析タスクにおいて PolarsはPandasの約8分の1のエネルギー消費 であり、大規模データセットのTPC-Hスタイルクエリでは Pandasが必要とするエネルギーの約63% で処理できることが示された。 全体的なパフォーマンス傾向 公開ベンチマークおよびコミュニティの報告に基づく： PolarsとDuckDB は、特に100万行以上のデータセットにおいて、ほとんどの分析操作でPandasより大幅に高速 DuckDB は集約・結合が多いワークロードで特に優秀 Modin はPandasに対して控えめな速度向上を提供するが、メモリ使用量は増加する Pandas 2.xのArrowバックエンドdtype はPandas 1.xより明確に高速 注：正確なパフォーマンス比率はハードウェア、データ形状、クエリの複雑さに大きく依存する。実際のワークロードで必ずベンチマークを取ること。 Polars — パフォーマンス重視の新しいデフォルト パフォーマンスが重要な新規プロジェクトにおいて、PolarsはPandasに代わる最有力な選択肢 となっている。 ...