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Modin으로 Python에서 Pandas 가속하기: 종합 가이드

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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업데이트 (Nov 2025): Modin 0.32+는 pandas 2.2, Ray 2.x, 그리고 Dask backend를 지원합니다. backend를 선택하려면 pip install "modin[dask]" 또는 pip install "modin[ray]"로 설치하세요. 아직 pandas 3 지원을 명시하지 않은 확장 기능들을 섞어 쓰는 환경이라면 pandas <3 버전을 고정해 두는 것이 좋습니다.

데이터 사이언스 세계에서, 대규모 데이터셋을 조작하고 분석하는 능력은 매우 중요한 역량입니다. Python에서 데이터 조작을 위해 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나는 Pandas입니다. 하지만 데이터 양이 커질수록 Pandas의 성능이 병목이 될 수 있습니다. 이런 상황에서 Modin이 큰 도움이 됩니다! 이 종합 가이드에서는 Modin을 활용해 Python에서 Pandas를 가속하는 방법과 함께, 그 장점·단점·베스트 프랙티스를 살펴보겠습니다.

Python에서 빠르게 데이터 시각화를 만들고 싶으신가요?

PyGWalker는 오픈 소스 Python 프로젝트로, Jupyter Notebook 기반 환경에서 데이터 분석과 시각화 워크플로우를 빠르게 만들어 줍니다.

PyGWalker (opens in a new tab)는 Pandas Dataframe(또는 Polars Dataframe)을 시각적 UI로 바꿔 주어, 변수를 드래그 앤 드롭하면서 손쉽게 그래프를 만들 수 있게 해줍니다. 다음 코드만 실행하면 됩니다:

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

아래 온라인 노트북에서 바로 PyGWalker를 실행해 볼 수 있습니다:

그리고 GitHub에서 ⭐️도 잊지 말고 눌러 주세요!

Run PyGWalker in Kaggle Notebook (opens in a new tab)Run PyGWalker in Google Colab (opens in a new tab)Give PyGWalker a ⭐️ on GitHub (opens in a new tab)
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Pandas란 무엇인가?

Pandas는 Python에서 데이터 조작과 분석을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 구조화된 데이터를 다루기에 적합한 Series, DataFrame 같은 데이터 구조를 제공합니다. 사용성이 좋고 유연하며, 강력한 데이터 조작 기능을 제공하는 것으로 잘 알려져 있습니다.

Modin이란 무엇이며, 어떻게 동작하는가?

Modin은 분산 컴퓨팅과 병렬화 기법을 활용하여 Pandas를 가속하기 위해 설계된 라이브러리입니다. Dask 또는 Ray 프레임워크 위에 구축되어 있으며, Python에서 대규모 데이터를 더 효율적이고 확장 가능하게 처리하는 것을 목표로 합니다. Modin은 DataFrame을 더 작은 파티션으로 나눈 뒤, 각 파티션을 병렬로 처리함으로써 Pandas 연산의 실행 속도를 높입니다.

Modin은 어떻게 Python에서 Pandas를 빠르게 만들어 줄까?

Modin은 병렬 컴퓨팅과 분산 처리의 이점을 활용해 Pandas 연산을 크게 가속할 수 있습니다. DataFrame을 여러 파티션으로 분할하고 이를 동시에 처리함으로써, 더 큰 데이터셋을 다룰 수 있고 데이터 조작 작업의 성능을 향상할 수 있습니다. Python에서 Pandas를 가속하기 위해 Modin을 사용할 때의 주요 장점은 다음과 같습니다:

  1. 성능 향상: Modin은 필터링, 정렬, 집계와 같은 다양한 Pandas 연산에 대해 상당한 성능 향상을 제공할 수 있습니다.

  2. 사용 편의성: Modin은 Pandas와 거의 동일한 친숙한 API를 제공하므로, 기존 코드를 쉽게 적용할 수 있습니다.

  3. 확장성: Modin은 연산을 여러 코어 또는 클러스터의 여러 노드에 분산시켜 더 큰 데이터셋을 처리할 수 있습니다.

  4. 유연성: Modin은 Dask, Ray 등 여러 backend를 지원하므로, 사용자는 자신의 사용 사례에 가장 적합한 프레임워크를 선택할 수 있습니다.

Modin을 사용할 때의 단점은 없을까?

Modin은 Python에서 Pandas를 가속하는 데 여러 장점을 제공하지만, 고려해야 할 잠재적인 단점도 있습니다:

  1. 호환성: Modin이 모든 Pandas 연산을 지원하는 것은 아니기 때문에, 기존 코드에 약간의 수정이 필요할 수 있습니다.

  2. 오버헤드: 파티셔닝과 병렬화 과정에서 추가적인 오버헤드가 발생하므로, 작은 데이터셋에서는 성능이 오히려 떨어질 수 있습니다.

  3. 의존성: Modin은 Dask, Ray와 같은 외부 프레임워크에 의존하므로, 프로젝트에 추가적인 복잡성과 의존성이 생길 수 있습니다.

Python에서 Modin은 어떻게 설치할 수 있을까?

Modin을 설치하려면 pip에서 다음 명령을 사용할 수 있습니다:

pip install modin

기본적으로 Modin은 Dask backend를 사용합니다. Ray backend를 사용하고 싶다면 다음과 같이 설치할 수 있습니다:

pip install modin[ray]

설치가 완료되면, Pandas를 사용할 때와 거의 동일하게 Modin을 사용할 수 있습니다. 단지 import pandas as pd 구문을 import modin.pandas as pd로 바꾸면 나머지 코드는 그대로 둘 수 있습니다. 예를 들면:

import modin.pandas as pd
 
data = pd.read_csv("large_dataset.csv")
filtered_data = data[data["column_name"] > 100]

Modin vs. Pandas: 어느 쪽이 더 빠를까?

대부분의 경우, 특히 대규모 데이터셋을 다룰 때는 Modin이 Pandas보다 빠릅니다. Modin의 병렬화 및 분산 컴퓨팅 기능 덕분에 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있어, 일반적인 연산에 필요한 시간을 줄여 줍니다. 다만 데이터셋이 작을 경우에는 Modin이 도입하는 오버헤드 때문에 성능 차이가 거의 없거나, 약간 느려질 수도 있습니다.

Pandas를 가속하기 위한 Modin의 대안은 무엇이 있을까?

Modin은 Python에서 Pandas를 가속하기 위한 훌륭한 선택이지만, 고려해 볼 수 있는 다른 라이브러리와 기법들도 있습니다:

  1. Dask: Dask는 병렬 컴퓨팅 라이브러리로, 여러 코어 또는 노드에 연산을 분산시켜 Pandas 작업을 직접 가속하는 데 사용할 수 있습니다. Pandas와 매우 유사한 API를 제공하므로, 병렬화에 대해 더 세밀하게 제어하고 싶은 사용자에게 적합합니다.

  2. Vaex: Vaex는 대규모 데이터셋에 대해 효율적인 데이터 조작과 시각화를 제공하는 고성능 라이브러리입니다. 지연 평가(lazy evaluation) 방식을 사용하여, 연산을 즉시 실행하지 않고 결과가 실제로 필요할 때까지 미루어 메모리 사용량을 줄이고 성능을 향상시킵니다.

  3. Pandas 최적화: 벡터화 연산, 효율적인 데이터 타입 사용, 기타 성능 향상 기법을 활용해 Pandas 코드 자체를 최적화할 수도 있습니다.

Python에서 Pandas로 빅데이터를 다루는 방법은?

Pandas로 빅데이터를 다루는 것은 성능 한계 때문에 쉽지 않을 수 있습니다. 하지만 다음과 같은 전략을 사용하면 대규모 데이터셋도 비교적 효율적으로 처리할 수 있습니다:

  1. Modin이나 Dask 같은 라이브러리를 사용해 병렬 컴퓨팅과 분산 처리를 활용한다.
  2. 벡터화 연산과 효율적인 데이터 타입을 활용하도록 Pandas 코드를 최적화한다.
  3. 데이터셋을 더 작은 청크로 나누고, 한 번에 하나씩 처리한다.
  4. Apache Arrow나 Parquet 같은 데이터 저장 포맷을 사용해 데이터를 더 효율적으로 저장·로드한다.
  5. 보다 복잡하고 대규모의 데이터 처리 작업에는 Apache Spark 같은 빅데이터 처리 프레임워크 사용도 고려한다.

Python에서 Pandas를 사용할 때의 베스트 프랙티스는?

Python에서 Pandas를 사용할 때, 성능과 사용성을 모두 확보하려면 다음과 같은 베스트 프랙티스를 고려해 보세요:

  1. 전체 컬럼이나 DataFrame 단위로 연산을 수행하는 벡터화 연산을 사용한다.
  2. 메모리 사용량을 줄이고 성능을 높이기 위해 적절한 데이터 타입을 선택한다.
  3. 가능하면 inplace 파라미터를 사용해 새로운 객체를 만들지 않고 DataFrame을 직접 수정한다.
  4. 커스텀 Python 함수 대신, 가능한 한 내장 Pandas 함수를 사용해 더 나은 성능을 확보한다.
  5. 대규모 데이터셋을 다룰 때는 Modin이나 Dask 같은 라이브러리를 사용해 병렬화·분산 컴퓨팅으로 성능을 향상시키는 것을 고려한다.

결론

위의 베스트 프랙티스를 따르고 Modin의 성능을 활용하면, Python에서 Pandas DataFrame의 처리 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이를 통해 빅데이터를 더 수월하게 다루고, 데이터 처리 워크플로우를 효율적으로 최적화할 수 있습니다.

더 많은 Pandas 튜토리얼: