Polars vs Pandas: 2026년에는 어떤 DataFrame 라이브러리를 써야 할까?

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Soren Atelier

Updated on 2026. 2. 12.

Python으로 데이터를 다루다 보면, Pandas로 인해 한 번쯤은 벽을 느껴봤을 가능성이 큽니다. 2GB짜리 CSV 파일을 로드하는 순간 컴퓨터가 버벅이기 시작하고, 5천만 행에 대한 GroupBy 집계가 “몇 초면 되겠지” 했는데 몇 분씩 걸립니다. 파이프라인을 병렬화하려고 하면 Pandas가 구조적으로 싱글 스레드 중심이라는 사실을 마주하게 됩니다. Python에서 표 형태 데이터 분석을 대중화한 라이브러리지만, 현대 팀이 매일 다루는 데이터 규모를 염두에 두고 설계된 것은 아니었습니다.

이건 사소한 불편이 아닙니다. 느린 데이터 파이프라인은 팀 전체의 속도를 막습니다. 데이터 사이언티스트는 분석을 반복하기보다 노트북 실행이 끝나기만을 기다립니다. 엔지니어는 데이터 청킹으로 우회하거나, 노트북에서 충분히 돌아가야 할 작업을 위해 Spark 클러스터를 띄우거나, Python 코드를 SQL로 다시 작성하는 식의 대안을 만들게 됩니다. 그 대가는 생산성 손실 시간, 인사이트 지연, 그리고 데이터 증가 속도보다 더 빠르게 불어나는 인프라 비용으로 측정됩니다.

이런 맥락에서 Polars가 가장 강력한 대안으로 떠올랐습니다. Rust로 처음부터 설계되고 Apache Arrow를 메모리 백본으로 사용하는 Polars는, 일반적으로 Pandas보다 5~30배 빠르게 데이터를 처리하면서도 메모리는 훨씬 적게 씁니다. lazy evaluation, 자동 멀티스레드 실행, 그리고 코드를 효율적으로 실행되도록 재작성하는 쿼리 옵티마이저를 지원합니다. 하지만 Pandas도 가만히 있지는 않습니다. 2.x 버전은 Arrow 기반 dtype과 의미 있는 성능 개선을 가져왔고, Pandas 생태계의 압도적인 규모는 여전히 독보적입니다.

이 글은 2026년 기준으로 Polars와 Pandas를 직접적이고 실용적으로 비교합니다. 문법 차이, 성능 벤치마크, 메모리 사용량, 생태계 호환성, 그리고 어떤 상황에서 어떤 라이브러리를 선택해야 하는지에 대한 명확한 가이드를 제공합니다.

Pandas란?

Pandas는 Python의 대표적인 데이터 조작 라이브러리입니다. 2008년 Wes McKinney가 공개했으며, DataFrame 추상화를 Python에 도입해 데이터 정제, 변환, 분석의 표준 도구가 되었습니다. 2026년 기준으로 Pandas는 GitHub 스타 45,000개 이상을 보유하고 있고, 사실상 거의 모든 데이터 사이언스 프로젝트에서 의존성으로 설치되어 있습니다.

Pandas의 핵심 특성:

• Eager evaluation: 모든 연산은 호출 즉시 실행됨
• NumPy 기반 배열: 전통적으로 내부에서 NumPy 배열을 사용 (2.0부터 Arrow backend 선택 가능)
• 싱글 스레드 실행: 기본적으로 하나의 CPU 코어에서 동작
• 성숙한 API: 방대한 문서, 수천 개의 튜토리얼, scikit-learn / matplotlib / seaborn 등 PyData 생태계 전반과 깊은 통합
• Mutable DataFrame: in-place 수정 지원

Pandas 2.x는 선택적으로 PyArrow 기반 dtype을 도입해 문자열이 많은 데이터에서 메모리 효율을 개선하고, 다른 Arrow 기반 도구들과의 상호운용성을 강화했습니다. 다만 실행 모델의 본질은 여전히 싱글 스레드 + eager 중심입니다.

Polars란?

Polars는 2020년 Ritchie Vink가 만든 Rust 기반 DataFrame 라이브러리입니다. Apache Arrow를 메모리 내 컬럼형 포맷으로 사용하여, Arrow 호환 도구들과 zero-copy로 데이터를 공유할 수 있습니다. Polars는 Pandas 아키텍처에 내재된 성능 한계를 해결하기 위해 처음부터 새로 설계되었습니다.

Polars의 핵심 특성:

• Lazy 및 eager evaluation: 두 모드를 모두 지원하며, lazy 모드에서 실행 전 쿼리 최적화 가능
• Apache Arrow 메모리 모델: 컬럼형 저장으로 캐시 활용 효율이 높음
• 자동 멀티스레딩: 사용자가 신경 쓰지 않아도 가능한 모든 CPU 코어를 활용해 병렬 처리
• 쿼리 옵티마이저: 실행 계획을 재작성/최적화 (predicate pushdown, projection pushdown, join reordering)
• Streaming execution: RAM보다 큰 데이터셋도 처리 가능
• Immutable DataFrame: 모든 연산은 새 DataFrame을 반환하며 in-place 변경 없음
• GPU 지원: 인메모리 워크로드에 대해 선택적으로 NVIDIA GPU 가속 지원

Polars는 Python API와 네이티브 Rust API를 모두 제공합니다. Python API는 Pandas 사용자에게 친숙하지만, 옵티마이저가 잘 작동할 수 있도록 메서드 체이닝과 expression 기반 문법을 사용합니다.

Polars vs Pandas: 전체 비교 표

문법 비교: 나란히 보는 코드 예시

실질적인 차이를 이해하는 가장 좋은 방법은 같은 작업을 두 라이브러리로 각각 작성해 보는 것입니다. 아래 예시는 흔한 데이터 작업을 다룹니다.

CSV 파일 읽기

Pandas:

import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
print(df.head())

Polars:

import polars as pl
 
df = pl.read_csv("sales_data.csv")
print(df.head())

단순한 CSV 읽기에서는 문법이 거의 동일합니다. Polars가 더 빠른 이유는 컬럼을 병렬로 읽고 Arrow의 메모리 포맷을 직접 사용하기 때문입니다. 1GB CSV 기준으로 Polars는 보통 2초 이내에 끝나지만, Pandas는 8~10초가 걸리는 경우가 많습니다.

Parquet 파일 읽기

Pandas:

df = pd.read_parquet("sales_data.parquet")

Polars (lazy -- 필요한 컬럼만 읽음):

df = pl.scan_parquet("sales_data.parquet")
# No data loaded yet -- just a query plan
result = df.select("product", "revenue", "date").collect()

여기서 Polars의 강점이 크게 드러납니다. scan_parquet는 lazy frame을 만들며, 실제로 사용하는 컬럼과 행만 읽습니다. Parquet 파일에 100개 컬럼이 있고 그중 3개만 필요하다면, Polars는 나머지 97개를 아예 읽지 않습니다. 반면 Pandas는 100개 컬럼을 모두 메모리에 올립니다.

행 필터링

Pandas:

# Filter rows where revenue > 1000 and region is "North"
filtered = df[(df["revenue"] > 1000) & (df["region"] == "North")]

Polars:

# Filter rows where revenue > 1000 and region is "North"
filtered = df.filter(
    (pl.col("revenue") > 1000) & (pl.col("region") == "North")
)

Polars는 bracket 인덱싱 대신 pl.col() expression 시스템을 씁니다. 이는 단순한 취향 문제가 아니라, expression 덕분에 옵티마이저가 필터를 데이터 소스로 푸시다운하고 평가를 병렬화할 수 있습니다.

GroupBy 집계

Pandas:

result = df.groupby("category").agg(
    total_revenue=("revenue", "sum"),
    avg_price=("price", "mean"),
    order_count=("order_id", "count")
)

Polars:

result = df.group_by("category").agg(
    total_revenue=pl.col("revenue").sum(),
    avg_price=pl.col("price").mean(),
    order_count=pl.col("order_id").count()
)

두 API 모두 named aggregation을 지원합니다. Polars expression 문법은 더 명시적이고 조합성이 높습니다. 예를 들어 집계 내부에서 연산을 체이닝하기가 쉽습니다: pl.col("revenue").filter(pl.col("status") == "completed").sum() — Pandas에서는 이와 같은 작업이 더 복잡한 코드로 이어지곤 합니다.

두 DataFrame 조인

Pandas:

merged = pd.merge(
    orders, customers,
    left_on="customer_id",
    right_on="id",
    how="left"
)

Polars:

merged = orders.join(
    customers,
    left_on="customer_id",
    right_on="id",
    how="left"
)

조인 문법은 두 라이브러리에서 비슷합니다. Polars가 더 빠른 이유는 여러 스레드에서 병렬로 해시/프로브를 수행하고, lazy 모드에서는 더 최적인 실행을 위해 조인 순서를 재정렬할 수도 있기 때문입니다.

컬럼 추가 및 변환

Pandas:

df["profit_margin"] = (df["revenue"] - df["cost"]) / df["revenue"] * 100
df["year"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.year
df["category_upper"] = df["category"].str.upper()

Polars:

df = df.with_columns(
    profit_margin=((pl.col("revenue") - pl.col("cost")) / pl.col("revenue") * 100),
    year=pl.col("date").cast(pl.Date).dt.year(),
    category_upper=pl.col("category").str.to_uppercase()
)

Polars는 with_columns()로 여러 컬럼을 한 번에 추가/변환합니다. 위 3개 변환은 병렬로 실행됩니다. Pandas에서는 각 줄이 순차 실행되고, 중간 복사본이 생성되는 경우가 많습니다.

연산 체이닝 (전체 파이프라인)

Pandas:

result = (
    df[df["status"] == "completed"]
    .groupby("product_category")
    .agg(total_revenue=("revenue", "sum"))
    .sort_values("total_revenue", ascending=False)
    .head(10)
)

Polars (lazy mode):

result = (
    df.lazy()
    .filter(pl.col("status") == "completed")
    .group_by("product_category")
    .agg(total_revenue=pl.col("revenue").sum())
    .sort("total_revenue", descending=True)
    .head(10)
    .collect()
)

Polars의 lazy 파이프라인은 실행 계획을 구성한 뒤 실행 전 최적화합니다. 옵티마이저는 스캔 전에 필터를 푸시하거나, 필요한 컬럼만 선택하도록 하거나, 효율을 위해 연산 순서를 재배치할 수 있습니다. 시작에서 .lazy(), 끝에서 .collect()만 호출하면 이런 최적화를 자동으로 얻습니다.

성능 벤치마크

실사용 벤치마크는 Polars가 Pandas를 큰 폭으로 앞선다는 결과를 꾸준히 보여줍니다. 아래 수치는 2025년에 공개된 벤치마크와 Polars PDS-H 벤치마크 스위트를 기반으로 합니다.

CSV 로딩 (1 GB 파일, 약 1,000만 행)

Polars는 CSV를 5배 빠르게 읽고, 메모리는 약 87% 덜 사용합니다. 이는 Polars가 컬럼을 병렬로 읽고, Arrow의 컬럼형 포맷으로 더 촘촘하게 저장하기 때문입니다(반면 Pandas는 row 지향 NumPy 배열 위에 Python object 오버헤드가 붙기 쉽습니다).

GroupBy 집계 (1,000만 행, 5개 그룹)

Polars는 group-by를 5~10배 빠르게 완료합니다. 모든 CPU 코어에 걸친 병렬 해시 기반 집계가 핵심 원인입니다. Pandas는 단일 스레드에서 각 그룹을 순차적으로 처리합니다.

정렬 (1,000만 행)

정렬에서는 성능 격차가 가장 크게 나타나며, Polars가 최대 11배 빠를 수 있습니다. 정렬은 Pandas의 대표적인 병목 중 하나인데, 싱글 스레드 NumPy sort 구현에 의존하는 영향이 큽니다.

조인 (두 DataFrame: 1,000만 행과 100만 행)

Polars 조인은 조인 유형과 키의 카디널리티에 따라 3~8배 빠르게 동작합니다. 특히 분석 워크로드에서 흔한 대규모 fact-dimension 조인에서 병렬 해시 조인이 효과적입니다.

성능 핵심 요약

100,000행 이하의 데이터셋에서는 두 라이브러리 모두 즉각적으로 느껴집니다. 성능 차이는 대략 100만 행 즈음부터 의미 있게 체감되기 시작하며, 데이터가 커질수록 격차가 더 커집니다. 단일 머신에서 1,000만 행 이상을 자주 다룬다면, Polars는 대기 시간을 줄이는 것만으로도 생산성을 크게 올려줍니다.

메모리 사용량: Polars가 가볍게 동작하는 이유

메모리 효율은 Polars의 가장 큰 장점 중 하나입니다.

1. Apache Arrow 컬럼형 포맷: 컬럼별로 연속된 메모리 블록에 저장합니다. Pandas의 block-manager 접근보다 캐시 친화적이며, 문자열/혼합 타입에서 Python object 오버헤드를 피할 수 있습니다.

2. Lazy evaluation로 중간 복사 회피: Pandas에서는 체이닝된 각 연산이 데이터의 새 복사본을 만들 수 있습니다. 5단계 변환 파이프라인은 DataFrame 복사 5개를 할당할 수 있습니다. Polars의 lazy 모드는 중간 할당을 최소화하도록 최적화된 계획을 만듭니다.

3. Projection pushdown: Parquet을 읽거나 lazy scan할 때, 쿼리가 실제로 사용하는 컬럼만 로드합니다. Pandas는 전체를 로드합니다.

4. Predicate pushdown: 필터를 데이터 소스로 푸시합니다. Parquet 파일에서 행의 10%만 남기는 필터라면, Polars는 디스크에서 매칭되는 row group만 읽습니다. Pandas는 일단 전체를 읽고 메모리에서 필터링합니다.

5. Streaming execution: RAM보다 큰 데이터셋도 스트리밍 배치로 처리할 수 있어, 전체를 메모리에 올릴 필요가 없습니다.

실제로 16GB 머신에서 Pandas로는 Out of Memory가 나는 파이프라인이, Polars에서는 4~6GB로 무난히 돌아가는 경우가 있습니다.

Lazy Evaluation: Polars 쿼리 옵티마이저

lazy evaluation은 Polars를 Pandas와 가장 본질적으로 구분하는 기능입니다. Polars DataFrame에서 .lazy()를 호출하거나 scan_csv / scan_parquet를 사용하면, 연산은 즉시 실행되지 않습니다. 대신 Polars는 논리 계획(logical plan)—연산들의 방향 그래프—를 만든 뒤 실행 전에 최적화합니다.

옵티마이저는 다음과 같은 변환을 자동으로 수행합니다:

# This lazy pipeline gets automatically optimized
result = (
    pl.scan_parquet("huge_dataset.parquet")  # 100 columns, 500M rows
    .filter(pl.col("country") == "US")       # Optimizer pushes this to file scan
    .select("name", "revenue", "country")    # Optimizer projects only 3 columns
    .group_by("name")
    .agg(pl.col("revenue").sum())
    .sort("revenue", descending=True)
    .head(20)
    .collect()
)

옵티마이저가 이 파이프라인에 대해 하는 일:

• Projection pushdown: Parquet 파일에서 "name", "revenue", "country"만 읽고 나머지 97개 컬럼은 무시
• Predicate pushdown: country == "US" 필터를 Parquet row-group 수준에서 적용해 US 레코드가 없는 데이터 청크는 통째로 스킵
• Common subexpression elimination: 동일한 expression이 여러 번 등장하면 계산 결과를 재사용
• Join reordering: 여러 조인이 체이닝되면 가장 효율적인 순서를 선택

실행 전 최적화된 플랜을 확인할 수도 있습니다:

plan = (
    pl.scan_parquet("data.parquet")
    .filter(pl.col("value") > 100)
    .select("id", "value")
)
print(plan.explain(optimized=True))

Pandas에는 이에 대응하는 기능이 없습니다. 모든 Pandas 연산은 eager로 실행되며, 최적화는 개발자가 수동으로 해야 합니다.

생태계와 호환성

생태계에서 Pandas가 이기는 영역

Pandas는 17년에 걸쳐 구축된 비교 불가능한 생태계를 갖고 있습니다.

• scikit-learn: 입력으로 Pandas DataFrame을 기대합니다. Polars에서 Pandas로 변환해 모델을 학습시킬 수는 있지만, 한 단계가 추가되는 건 마찰입니다.
• matplotlib 및 seaborn: Pandas DataFrame/Series를 바로 받아 시각화합니다. Polars는 변환이 필요합니다.
• statsmodels: Pandas와 NumPy 기반으로 설계되어 Polars 네이티브 지원이 없습니다.
• Jupyter 통합: Pandas DataFrame은 노트북에서 기본 렌더링이 잘 됩니다. Polars도 렌더링은 좋지만, 일부 노트북 확장 기능은 Pandas를 가정합니다.
• 파일 포맷 지원: Pandas는 Excel, HDF5, SQL DB, 클립보드, 고정폭 텍스트 등 수십 가지 포맷을 지원합니다. Polars는 CSV, Parquet, JSON, IPC/Arrow, Avro, DB 등을 지원하지만 Excel 네이티브 지원은 없고(변환 필요) 범위가 더 좁습니다.
• Google Colab / 클라우드 노트북: 대부분 기본 설치되어 있고, 많은 환경에서 “당연히 Pandas가 있다”는 전제 하에 구성됩니다.

Polars가 빠르게 따라잡는 영역

Polars 생태계도 빠르게 성장 중입니다.

• DuckDB 통합: DuckDB는 복사 없이 Polars DataFrame을 SQL로 직접 쿼리할 수 있어, SQL + expression 워크플로우를 결합할 수 있습니다.
• Streamlit: Polars 네이티브 지원을 추가하여, pl.DataFrame을 Streamlit 표시 함수에 직접 넘길 수 있습니다.
• Arrow 생태계: Apache Arrow를 사용하는 도구(Spark, DuckDB, DataFusion 등)라면 Polars와 zero-copy로 데이터 교환이 가능합니다.
• 변환 메서드: df.to_pandas()와 pl.from_pandas()로 두 라이브러리 사이 전환이 쉽습니다.

PyGWalker로 하는 시각적 탐색

Polars와 Pandas 사이의 간극을 메우는 도구로 PyGWalker (opens in a new tab)가 있습니다. PyGWalker는 오픈소스 Python 라이브러리로, 어떤 DataFrame이든 Jupyter 노트북 안에서 Tableau처럼 인터랙티브한 시각화 인터페이스로 바꿔줍니다. PyGWalker는 Pandas와 Polars DataFrame을 모두 네이티브로 지원하므로, 어느 라이브러리로 처리하든 시각적 탐색을 동일하게 할 수 있습니다.

import pygwalker as pyg
 
# Works with Pandas
import pandas as pd
df_pandas = pd.read_csv("data.csv")
pyg.walk(df_pandas)
 
# Also works with Polars
import polars as pl
df_polars = pl.read_csv("data.csv")
pyg.walk(df_polars)

특히 Polars 워크플로우에서는 데이터를 고속 처리한 뒤, 별도의 플로팅 코드를 쓰지 않고도 패턴/이상치/분포를 빠르게 시각적으로 확인해야 하는 경우가 많습니다. PyGWalker는 이미 가지고 있는 DataFrame 위에서 드래그 앤 드롭으로 차트를 만들게 해줍니다.

학습 난이도

Pandas에서 Polars로 넘어올 때

이미 Pandas를 알고 있다면, Polars는 적극적으로 사용해보는 기준으로 대략 1~2주 정도면 익숙해지는 편입니다. 핵심 개념—DataFrame, 컬럼, 필터링, 그룹핑, 조인—은 동일합니다. 달라지는 것은 문법과 사고 방식입니다.

내재화해야 할 주요 차이점:

1. Index가 없음: Polars DataFrame에는 row index가 없습니다. Pandas에서 .loc[], .iloc[], set_index()에 많이 의존했다면 방식 조정이 필요합니다. Polars는 filter()와 컬럼 기반 선택으로 모든 작업을 처리합니다.

2. Expression 기반 API: df["col"] 대신 pl.col("col")를 사용합니다. expression은 조합 가능하고 최적화 대상이 됩니다.

3. 대입보다 메서드 체이닝: Polars는 DataFrame을 한 줄씩 변이시키기보다, 체이닝으로 파이프라인을 구성하는 방식을 권장합니다.

4. 파일 scan은 lazy가 기본: scan_csv()와 scan_parquet()는 lazy frame을 반환합니다. 실행은 .collect()에서 이루어집니다.

5. 엄격한 타입: Polars는 데이터 타입에 더 엄격합니다. Pandas의 object dtype처럼 한 컬럼에 정수와 문자열이 섞이는 것을 “어느 정도 허용”하는 식의 동작을 기대하기 어렵습니다.

처음부터 시작한다면

둘 다 처음인 사람에게는, 오히려 Polars가 더 배우기 쉽다고 볼 여지도 있습니다. expression API가 더 일관되고(Pandas 버전별로 바뀐 groupby/agg 패턴 혼란이 적음), index가 없어서 Pandas에서 흔히 겪는 함정(인덱스 정렬로 인한 예상치 못한 정렬/정합, 인덱스 리셋, 멀티 인덱스 혼란)을 피할 수 있습니다.

다만 학습 자료의 양은 Pandas가 훨씬 많습니다. 책, 대학 강의, Stack Overflow 답변, 튜토리얼 등에서 Pandas는 압도적입니다. Polars 문서는 잘 쓰여 있지만 자료의 총량은 아직 적습니다.

Pandas를 써야 하는 경우

다음 상황에서는 Pandas가 더 적합합니다.

• 데이터가 메모리에 들어오고 100만 행 이하인 경우: Pandas로도 충분히 빠르며, 생태계 지원이 최고입니다.
• ML 생태계 통합이 중요한 경우: scikit-learn, statsmodels 등 많은 ML/통계 라이브러리가 Pandas DataFrame을 기대합니다.
• 팀이 이미 Pandas에 익숙한 경우: 작은 데이터라면 팀 재교육 비용이 성능 이득보다 클 수 있습니다.
• Excel 파일을 자주 다루는 경우: Pandas의 read_excel()과 to_excel()은 검증된 전투력(battle-tested)이 있습니다.
• 특수한 I/O 포맷이 필요한 경우: HDF5, Stata, SAS, SPSS, 고정폭 텍스트 등 Pandas가 지원하지만 Polars가 지원하지 않는 포맷이 있습니다.
• 작은 데이터에서의 인터랙티브 노트북 탐색: 작은 CSV에 대한 빠른 즉흥 분석에서는 Pandas의 친숙함과 생태계 통합이 실용적입니다.

Polars를 써야 하는 경우

다음 상황에서는 Polars가 더 적합합니다.

• 데이터가 정기적으로 100만 행을 넘는 경우: 이 지점부터 성능 차이가 의미 있게 체감되며, 데이터가 커질수록 격차가 커집니다.
• 데이터 파이프라인을 만드는 경우: lazy evaluation과 쿼리 최적화로, 수동 튜닝 없이도 더 빠르고 효율적인 파이프라인을 얻습니다.
• 메모리가 제약인 경우: Polars는 메모리 사용량이 훨씬 적어 같은 하드웨어에서 더 큰 데이터를 다룰 수 있습니다.
• 복잡성 없이 병렬성이 필요한 경우: Polars는 자동으로 병렬화합니다. multiprocessing도, dask도, 인프라 변경도 필요 없습니다.
• Parquet 중심의 워크플로우: Parquet에서 predicate/projection pushdown은 큰 효율 이득입니다.
• 레거시 Pandas 코드가 없는 신규 프로젝트: 마이그레이션 비용이 없고, Polars API가 더 깔끔하고 일관적입니다.
• 다운스트림이 Arrow 호환 도구인 경우: DuckDB, Spark, DataFusion 등 Arrow 생태계 도구와 zero-copy 교환이 가능해 파이프라인 전체 효율이 좋아집니다.

둘 다 쓸 수 있을까? 하이브리드 접근

많은 팀은 하이브리드 접근을 택합니다. 무거운 처리 단계는 Polars로 수행하고, 시각화나 ML 학습 단계에서 Pandas로 변환하는 방식입니다. 두 라이브러리 간 변환은 가볍고 빠릅니다.

import polars as pl
import pandas as pd
 
# Process data with Polars (fast)
processed = (
    pl.scan_parquet("large_dataset.parquet")
    .filter(pl.col("year") >= 2024)
    .group_by("category")
    .agg(
        pl.col("revenue").sum().alias("total_revenue"),
        pl.col("orders").count().alias("order_count")
    )
    .sort("total_revenue", descending=True)
    .collect()
)
 
# Convert to Pandas for ML or visualization (small result set)
pandas_df = processed.to_pandas()
 
# Use with scikit-learn
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(pandas_df[["order_count"]], pandas_df["total_revenue"])

이 패턴은 데이터 랭글링에서 Polars의 속도를 얻으면서도, 후속 단계에서는 Pandas 생태계를 그대로 활용할 수 있게 해줍니다. 집계 이후 결과가 작다면 변환 오버헤드는 무시할 만한 수준입니다.

RunCell로 AI 보조 데이터 분석

Polars든 Pandas든, Jupyter 노트북에서 데이터 작업을 할 때는 AI 도움으로 속도를 더 끌어올릴 수 있습니다. RunCell (opens in a new tab)은 Jupyter를 위해 만들어진 AI 에이전트로, 데이터 사이언티스트가 분석 코드를 작성/디버그/최적화하는 것을 돕습니다. Pandas와 Polars 문법을 모두 이해하며, 특정 작업에서 어떤 접근이 더 효율적인지(예: Polars 파이프라인이 Pandas 동등 구현보다 빠를지)까지 제안할 수 있습니다. 두 라이브러리를 자주 오가는 경우, 둘 다 이해하는 AI 코딩 어시스턴트는 전환 마찰을 크게 줄여줍니다.

마이그레이션 가이드: Pandas에서 Polars로 옮기기

기존 Pandas 코드를 Polars로 마이그레이션하려 한다면, 아래는 가장 흔한 연산에 대한 빠른 레퍼런스입니다.

두 라이브러리의 미래

Pandas는 사라지지 않습니다. 2.x 릴리스는 계속 성능을 개선하고 있으며, 선택적 Arrow backend는 특정 연산에서 Polars와의 격차를 줄이고 있습니다. Pandas 위에 쌓인 방대한 도구 생태계는 앞으로도 Pandas의 중요성을 보장합니다.

Polars는 빠르게 모멘텀을 얻고 있습니다. 전담 회사(Polars Inc.)의 지원, 정기 릴리스, 커뮤니티 기여 증가, 그리고 프로덕션 데이터 엔지니어링 파이프라인에서의 채택 확대를 바탕으로, Polars는 현대 데이터 스택의 표준 도구로 자리잡아 가고 있습니다. GPU 가속, 향상된 SQL 지원, 더 깊은 생태계 통합도 로드맵에 포함되어 있습니다.

트렌드는 분명합니다. Python 데이터 생태계는 공통 메모리 포맷으로 Apache Arrow 쪽으로 움직이고 있고, 두 라이브러리 모두 그 표준에 수렴하고 있습니다. 이는 Polars, Pandas, DuckDB 및 기타 도구 사이의 상호운용성이 시간이 갈수록 더 좋아진다는 뜻입니다.

FAQ

결론

2026년에 Polars와 Pandas 중 무엇을 선택할지는 “어느 하나가 보편적으로 더 낫다”의 문제가 아닙니다. 작업에 맞는 도구를 고르는 문제입니다.

Pandas는 여전히 소~중규모 데이터셋, scikit-learn에 의존하는 ML 워크플로우, 빠른 탐색적 분석, 그리고 팀의 익숙함이 성능보다 중요한 프로젝트에서 최고의 선택입니다. 생태계는 여전히 독보적이며, Pandas 2.x도 계속 발전하고 있습니다.

Polars는 성능이 중요한 경우 더 나은 선택입니다. 대규모 데이터셋, 데이터 파이프라인, 메모리가 제한된 환경, lazy evaluation과 자동 병렬성의 이점을 누릴 수 있는 신규 프로젝트에서 특히 강력합니다. 속도 차이는 미세한 수준이 아니라, 흔히 한 자릿수 배가 아니라 “자릿수가 달라지는” 수준(종종 한 자릿수 배가 아니라 한 자리 이상의 차이)으로 나타납니다.

많은 팀에게 가장 효과적인 접근은 둘 다 사용하는 것입니다. 속도가 중요한 구간은 Polars로 처리하고, 생태계가 요구하는 구간은 Pandas로 변환하며, 시각적 탐색에는 두 DataFrame을 모두 지원하는 PyGWalker (opens in a new tab) 같은 도구를 활용하세요. Python 데이터 생태계는 Apache Arrow로 수렴하고 있어, 이런 상호운용성은 해마다 더 쉬워지고 있습니다.

무엇을 선택하든, Python 생태계를 떠나지 않고도 Pandas의 진정한 고성능 대안을 쓸 수 있게 된 것은 데이터 분석의 큰 진전입니다.