Python におけるデータ処理のための pandas の代替となる 5 つのソリューション

長年にわたり、pandas は Python によるデータ分析エコシステムの中心的な存在であり続けてきました。ほぼすべてのデータサイエンス講座は pandas から始まり、多くの企業内分析システムもこのライブラリを基盤として構築されています。しかし、ビッグデータの急速な発展と、処理速度やスケーラビリティに対する要求の高まりにより、pandas はあらゆるシナリオにおいて最適な選択肢ではなくなりました。この状況が、より軽量で高速、かつ現代的なハードウェアに適した新しいライブラリの登場を後押ししています。

pandas の代替手段は、単に性能の問題を解決するだけでなく、データ処理に対する考え方の変化も反映しています。DataFrame を完全にメモリへ読み込む必要のある構造として捉えるのではなく、新しいツールは列指向処理、遅延クエリ、自動最適化を重視しています。これは現代的なデータ分析システムの基盤となる考え方です。

pandas の性能問題の概要

pandas は、分析対象データが主に中規模で、個人用マシン上で処理されることを前提とした時代背景の中で設計されました。pandas の内部アーキテクチャは NumPy に大きく依存しており、eager execution モデルを採用しています。これは、各操作が即座に実行され、多くの場合 DataFrame 全体を走査する必要があることを意味します。

データ量が数千万行、あるいは数億行規模に増加すると、pandas は次第に限界に直面します。処理の過程で中間コピーが生成されるため、メモリ消費は急激に増加します。また、pandas は主に単一の CPU スレッドで動作するため、マルチコアなどの現代的なハードウェア資源を十分に活用できません。

さらに、pandas は複雑な分析クエリに最適化されていないという問題もあります。groupby、join、複数条件による filter などの操作はコストが高く、手動での最適化も困難です。本番環境では、これが処理時間の長期化や予測困難な挙動につながる可能性があります。

こうした制約が、より柔軟なアーキテクチャと高い性能を備えた代替ソリューションを求める動きをコミュニティ内で加速させました。

Polars: 高性能 DataFrame の潮流

Polars は、性能を最優先に設計された新世代 DataFrame ライブラリの代表例です。Rust を採用することで、安全なメモリ管理と高い処理速度を最大限に活用しています。pandas とは異なり、Polars は最初からマルチスレッド処理と CPU 全体の活用を前提として設計されています。

重要な違いの一つとして、Polars は lazy execution モデルを採用しています。ユーザーはデータ変換の一連の処理を、即座に実行することなく構築できます。Polars はパイプライン全体を解析し、最適な実行計画を生成します。これにより、不要な操作を排除し、データ走査回数を減らし、実行順序を最適化できます。

また、Polars は Apache Arrow 標準に基づく列指向データ処理を行います。これにより処理速度が向上するだけでなく、メモリ使用量も大幅に削減されます。実際のベンチマークでは、同じデータセットに対して Polars が pandas より何倍も高速に処理するケースが多く見られます。

Polars は、多数の複雑な変換を繰り返す必要がある大規模データ分析プロジェクトに特に適しています。ただし、pandas から Polars へ移行するには、新しい API とパイプライン指向のデータ処理思想に慣れる必要があります。

DuckDB: SQL によるデータ分析の台頭

DuckDB は pandas や Polars とはまったく異なるアプローチを提供します。純粋な Python DataFrame API を提供する代わりに、高性能な組み込み型分析 SQL エンジンを中心に設計されています。これにより、データをメモリに読み込むことなく、ファイル上のデータに対して直接 SQL クエリを実行できます。

DuckDB の大きな利点は、自動クエリ最適化機能です。ユーザーはデータの保存方法やアクセス方法を意識する必要がありません。DuckDB が自動的に最も効率的な実行戦略を選択します。これは、SQL に慣れ親しんだデータアナリストが、複雑なデータ処理コードを書くことを避けたい場合に特に有効です。

DuckDB は Parquet や Arrow などの現代的なデータ形式も強力にサポートしています。そのため、既存のデータパイプラインへの統合も容易です。多くのケースにおいて、DuckDB は探索的分析や集計タスクにおいて pandas を完全に置き換えることができます。

ただし、DuckDB はすべての用途に適しているわけではありません。行単位の処理が必要なタスクや、Python の機械学習ライブラリと深く統合する場合には、従来型の DataFrame の方が便利なこともあります。

PyArrow: 現代的な列指向データ基盤

PyArrow は、高性能データ分析ツール群の基盤レイヤーとしての役割を担っています。Apache Arrow は、言語間でデータをコピーせずに共有できる、インメモリ列指向データ形式を定義しています。これは、システム間でのデータ変換コストという pandas の大きな課題を解決します。

Parquet や Feather などの列指向フォーマットを PyArrow で読み書きする場合、その速度は pandas を上回ることが多くあります。これは、入出力処理が全体の処理時間の大部分を占めるデータパイプラインにおいて特に重要です。

PyArrow は、エンドユーザー向け API のレベルで pandas を置き換えることを目的としていません。その代わりに、より強力な分析ツールを構築するための基盤を提供します。Polars や DuckDB など多くの新しいライブラリが Arrow を基盤としていることは、PyArrow がデータエコシステムにおいて戦略的に重要な存在であることを示しています。

データエンジニアにとって、PyArrow は高性能かつスケーラブルなデータパイプラインを構築する際に欠かせないコンポーネントです。

Modin: 使い慣れた pandas を拡張するアプローチ

Modin は、pandas から並列処理への移行に伴う障壁を下げることを目的として設計されています。このライブラリは pandas の API をそのまま維持しつつ、複数の CPU コア、あるいはクラスタ全体に処理を分散します。これにより、コードのロジックを変更することなく処理速度を向上させることが可能です。

Modin のアプローチは、pandas のコードベースに多大な投資をしてきた組織にとって特に魅力的です。Polars のようなまったく新しいライブラリへ移行するには、時間と教育コストがかかります。Modin は、使い慣れた操作感を維持しながら性能を改善する中間的な解決策を提供します。

しかし、Modin が常に大きな性能向上をもたらすわけではありません。小規模なデータセットや単純な操作では、並列管理のオーバーヘッドによって効率が低下することもあります。また、Modin を用いたデバッグや性能最適化は、純粋な pandas よりも複雑になる場合があります。

Modin は、既存のワークフローを中断することなく、段階的にシステムを拡張する必要がある企業環境に最も適しています。

Dask: メモリを超えるデータ処理

Dask は、pandas では効率的に処理できない問題、すなわち RAM を超えるサイズのデータを扱うために設計されています。データ全体をメモリに読み込む代わりに、Dask はデータを小さなチャンクに分割し、lazy execution モデルで処理します。最終結果が要求された時点でのみ計算が実行されます。

このアプローチにより、Dask は個人用マシンや分散クラスタ上で非常に大規模なデータセットを処理できます。Dask は NumPy、pandas、scikit learn などを含む Python エコシステムとも良好に統合されています。

一方で、Dask を使うには、パイプラインの構築方法や、実際に計算が行われるタイミングをより深く理解する必要があります。Dask の性能を最適化するには、分散データ処理に関する経験と知識が求められます。

Dask は、入力データが従来の pandas では扱えない規模の、大規模データサイエンスや機械学習プロジェクトに特に適しています。

pandas の代わりにどの解決策を選ぶべきか

pandas の代替を選択する際は、流行ではなくプロジェクトの実際の要件に基づくべきです。小規模から中規模のデータであれば、pandas は依然として効果的で使いやすいツールです。しかし、データ量が増加したり、性能要件が厳しくなった場合には、他のソリューションが強みを発揮します。

Polars は高速処理とメモリ効率が求められる場合に適しています。DuckDB は SQL ベースの分析やファイル形式データに理想的な選択肢です。PyArrow は現代的なデータパイプラインの基盤として機能します。Modin は既存の pandas コードを大きく変更せずに拡張できます。Dask は RAM を超える大規模データの問題を解決します。

多くの実運用システムでは、複数のツールを組み合わせることが一般的です。例えば、DuckDB を初期データのクエリに使用し、Polars でより深い処理と変換を行い、最終的な分析には pandas を使うといった構成が考えられます。

結論

pandas の代替ライブラリの登場は、Python データ分析エコシステムが成熟段階に入ったことを示しています。あらゆる状況に適した単一のツールはもはや存在せず、代わりに、課題ごとに特化したソリューションの集合体となっています。

各ライブラリの長所と短所を正しく理解することで、データ専門家はより適切な判断を下し、より効率的な分析システムを構築できます。すべてのプロジェクトで pandas をデフォルトの選択肢とみなすのではなく、代替手段を真剣に評価することが、性能、スケーラビリティ、そしてシステムの持続可能性において長期的な価値をもたらします。