pola-rs/polars

これは何？

主な機能

• 01組み込みのクエリ最適化を備えた遅延実行と即時実行
• 02利用可能なRAMを超えるデータセットにも対応するストリーミングエンジン
• 03マルチスレッドおよびベクトル化された実行
• 04複雑なクエリを組み立てられる式ベースのAPI
• 05ゼロコピーでのデータ共有を可能にするApache Arrow列指向フォーマット
• 06オプションのNVIDIA GPUアクセラレーションと、カスタムI/Oプラグインまたは式プラグイン

ユースケース

• 単一マシンのメモリに収まらない大容量のParquetファイルやCSVファイルの分析
• pandasでの低速な処理を、より高速なグループ集計やフィルタリングに置き換える
• DataFrameエンジンが必要なRustまたはNode.jsのデータパイプラインの構築
• クラスターへ拡張できるスケーラブルなクエリ処理の実行

クイックスタート

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   pipでPython用のPolarsをインストールします

   pip install polars
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   Parquetファイルに対して遅延クエリを実行します（orders.parquetをお使いのファイル名に置き換えてください）

使う前に知っておきたいこと

• !Pythonでのインストールが最も簡単です。ソースからビルドするにはRustツールチェーンとmaturinが必要です。

トピック

よくある質問

polars とは？

Rust製の高速なDataFrameクエリエンジン。Python、Node.js、R、Rust、SQL向けのバインディングを提供。 PolarsはRustで書かれた、DataFrame向けの分析クエリエンジンです。遅延実行と即時実行の両方に対応し、遅延クエリは利用可能なすべてのCPUコアで実行される前に最適化されます。ストリーミングエンジンでは、クエリを少しずつ処理することで、メモリ容量を超えるデータセットも扱えます。

polars は無料で使えますか？ライセンスは？

polars は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

polars は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。polars の最終コミットは 2026年11月6日 です。

polars は何に使えますか？

単一マシンのメモリに収まらない大容量のParquetファイルやCSVファイルの分析 pandasでの低速な処理を、より高速なグループ集計やフィルタリングに置き換える DataFrameエンジンが必要なRustまたはNode.jsのデータパイプラインの構築 クラスターへ拡張できるスケーラブルなクエリ処理の実行

polars のインストール方法は？

pipでPython用のPolarsをインストールします: pip install polars Parquetファイルに対して遅延クエリを実行します（orders.parquetをお使いのファイル名に置き換えてください）

polars はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/pola-rs/polars