pola-rs/polars

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01쿼리 최적화 기능이 내장된 지연 실행 및 즉시 실행
• 02사용 가능한 RAM보다 큰 데이터셋을 처리하는 스트리밍 엔진
• 03멀티스레드 벡터화 실행
• 04복잡한 쿼리를 조합할 수 있는 표현식 기반 API
• 05데이터를 복사 없이 공유할 수 있는 Apache Arrow 열 형식
• 06선택 가능한 NVIDIA GPU 가속 및 사용자 정의 I/O 또는 표현식 플러그인

활용 사례

• 단일 머신의 메모리에 들어가지 않는 대용량 Parquet 또는 CSV 파일 분석
• 느린 pandas 작업을 더 빠른 그룹 집계 및 필터링으로 대체
• DataFrame 엔진이 필요한 Rust 또는 Node.js 데이터 파이프라인 구축
• 클러스터로 확장할 수 있는 대규모 쿼리 작업 실행

빠른 시작

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   pip으로 Python용 Polars를 설치합니다

   pip install polars
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   Parquet 파일에 지연 쿼리를 실행합니다(orders.parquet를 사용할 파일 이름으로 바꾸세요)

사용 전 알아둘 점

• !Python으로 설치하는 것이 가장 간단합니다. 소스에서 빌드하려면 Rust 툴체인과 maturin이 필요합니다.

토픽

자주 묻는 질문

polars은(는) 무엇인가요?

Python, Node.js, R, Rust, SQL 바인딩을 제공하는 Rust 기반의 고속 DataFrame 쿼리 엔진 Polars는 Rust로 작성된 DataFrame 분석용 쿼리 엔진입니다. 지연 실행과 즉시 실행을 모두 지원하며, 지연 쿼리는 실행 전에 최적화되고 사용 가능한 모든 CPU 코어에서 처리됩니다. 스트리밍 엔진은 쿼리를 한 번에 일부씩 처리해, 메모리 용량보다 큰 데이터셋도 다룰 수 있습니다.

polars은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

polars은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

polars은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. polars의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.

polars은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

단일 머신의 메모리에 들어가지 않는 대용량 Parquet 또는 CSV 파일 분석 느린 pandas 작업을 더 빠른 그룹 집계 및 필터링으로 대체 DataFrame 엔진이 필요한 Rust 또는 Node.js 데이터 파이프라인 구축 클러스터로 확장할 수 있는 대규모 쿼리 작업 실행

polars는 어떻게 설치하나요?

pip으로 Python용 Polars를 설치합니다: pip install polars Parquet 파일에 지연 쿼리를 실행합니다(orders.parquet를 사용할 파일 이름으로 바꾸세요)

polars은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/pola-rs/polars