pandas vs Polars vs DuckDB: 데이터 분석 라이브러리 비교

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TL;DR

pandas, Polars, DuckDB는 데이터 분석 및 처리 과정에서 각기 다른 강점을 가진다. pandas는 범용성과 생태계 호환성이 뛰어나며, Polars는 고성능 DataFrame 처리에 최적화되어 있다. DuckDB는 SQL 기반의 분석과 효율적인 파일 쿼리에 강점을 보인다. 작업의 성격과 데이터 규모에 따라 이들을 조합하여 사용하는 것이 실무에서 효과적이다.

배경

Python 프로그래밍 기초, 데이터 분석 라이브러리 사용 경험, SQL 기초

대상 독자

데이터 분석가 및 데이터 엔지니어

의미 / 영향

데이터 분석 도구의 선택은 작업의 성격과 데이터 규모에 따라 달라져야 한다. 단일 도구에 의존하기보다 각 도구의 장점을 결합한 하이브리드 워크플로가 현대 데이터 분석 환경에서 더 높은 효율을 제공한다.

섹션별 상세

pandas는 노트북 환경과 시각화, 머신러닝 워크플로에서 가장 높은 호환성을 제공하며 데이터 탐색에 적합하다.

python

pandas_result = (orders[orders['status'] == 'complete'].merge(customers[['customer_id', 'segment']], on='customer_id', how='left').assign(order_date=lambda df: pd.to_datetime(df['order_ts']).dt.date).groupby(['segment', 'order_date'], as_index=False)['amount'].sum().rename(columns={'amount': 'revenue'}))

pandas를 사용하여 주문 데이터를 필터링, 병합, 그룹화하고 일별 매출을 계산하는 코드이다.

pandas를 사용한 데이터 처리 접근 방식 예시 — Screenshotpandas 라이브러리를 활용하여 데이터를 읽고 필터링 및 병합하는 과정을 보여준다. 노트북 환경에서의 데이터 분석 흐름을 시각적으로 나타낸다.

Polars는 지연 실행 엔진을 통해 대규모 데이터 처리와 ETL 파이프라인에서 속도와 메모리 효율을 극대화한다.

python

polars_query = (orders.filter(pl.col('status') == 'complete').join(customers.select(['customer_id', 'segment']), on='customer_id', how='left').with_columns(pl.col('order_ts').dt.date().alias('order_date')).group_by(['segment', 'order_date']).agg(pl.col('amount').sum().alias('revenue')))

Polars의 지연 실행 기능을 활용하여 동일한 데이터 파이프라인을 구축하는 코드이다.

Polars를 사용한 데이터 처리 접근 방식 예시 — ScreenshotPolars의 지연 실행 방식을 활용한 데이터 파이프라인 구축 과정을 보여준다. 성능 최적화가 강조된 데이터 처리 흐름을 나타낸다.

DuckDB는 관계형 데이터베이스 모델을 채택하여 SQL을 통한 대용량 파일 쿼리와 집계 연산에 최적화된 성능을 보여준다.

python

con.execute('''CREATE OR REPLACE TABLE daily_revenue AS SELECT c.segment, CAST(o.order_ts AS DATE) AS order_date, SUM(o.amount) AS revenue FROM read_parquet('orders.parquet') AS o LEFT JOIN read_csv_auto('customers.csv') AS c USING (customer_id) WHERE o.status = 'complete' GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1, 2''')

DuckDB를 사용하여 SQL 쿼리로 직접 데이터를 처리하고 결과를 생성하는 코드이다.

DuckDB를 사용한 데이터 처리 접근 방식 예시 — ScreenshotSQL 쿼리를 통해 직접 파일을 쿼리하고 데이터를 처리하는 DuckDB의 방식을 보여준다. 데이터베이스 기반의 분석 흐름을 나타낸다.

실무에서는 DuckDB로 데이터를 쿼리하고, Polars로 변환을 수행한 뒤, pandas로 최종 시각화나 모델링을 진행하는 하이브리드 방식이 권장된다.

용어 해설

DataFrame: — 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조로, 데이터 분석과 조작을 위한 핵심 단위이다. pandas, Polars 등 대부분의 데이터 분석 라이브러리에서 기본 객체로 사용된다.
ETL: — 데이터 소스에서 데이터를 추출하고, 분석에 적합한 형태로 변환한 뒤, 대상 시스템에 적재하는 과정이다. 데이터 파이프라인 구축의 핵심 단계이다.
Lazy Execution: — 연산 명령을 즉시 수행하지 않고 쿼리 계획을 최적화한 뒤 최종 결과가 필요할 때 한꺼번에 실행하는 방식이다. 메모리 사용량을 줄이고 성능을 높이는 데 기여한다.
Parquet: — 컬럼 기반의 오픈 소스 데이터 저장 형식이다. 효율적인 압축과 인코딩을 지원하여 대규모 데이터 분석 작업에서 읽기 성능을 크게 향상시킨다.

pandas_result = (orders[orders['status'] == 'complete'].merge(customers[['customer_id', 'segment']], on='customer_id', how='left').assign(order_date=lambda df: pd.to_datetime(df['order_ts']).dt.date).groupby(['segment', 'order_date'], as_index=False)['amount'].sum().rename(columns={'amount': 'revenue'}))

polars_query = (orders.filter(pl.col('status') == 'complete').join(customers.select(['customer_id', 'segment']), on='customer_id', how='left').with_columns(pl.col('order_ts').dt.date().alias('order_date')).group_by(['segment', 'order_date']).agg(pl.col('amount').sum().alias('revenue')))

con.execute('''CREATE OR REPLACE TABLE daily_revenue AS SELECT c.segment, CAST(o.order_ts AS DATE) AS order_date, SUM(o.amount) AS revenue FROM read_parquet('orders.parquet') AS o LEFT JOIN read_csv_auto('customers.csv') AS c USING (customer_id) WHERE o.status = 'complete' GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1, 2''')

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