PolarsによるEDA：Pandasユーザーのためのステップバイステップガイド（パート1）

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Polarsを使ってデータ分析をレベルアップしましょう

イントロダクション

時折、データ分析の方法を大きく変えるツールが登場します。Polarsは、私がそんなツールの1つだと信じています。このシリーズの記事では、このライブラリに詳しく触れ、より知名度の高い、確立されたライブラリであるPandasと比較しながら、例のデータセットを使用して分析のワークフローを紹介します。

Polarsとは何ですか？

Polarsは、Rustで書かれた高速なDataFrameライブラリです。私たち（データサイエンティスト/アナリスト）にとっては、データを整理し、データパイプラインを構築するための完全な機能セットを提供するPythonのラッパーが非常によくドキュメント化されています。Polarsに切り替えた後、次の主な利点が見えてきました：

• はるかに高速な前処理操作
• RAMよりも大きなデータセットの処理が可能
• データパイプラインを適切に構造化する必要があるため、コードの品質が向上

利点の詳細は、このユーザーガイドで確認できます。速度比較については、このH20ベンチマークを参照してください。

Pandasからの切り替え

一見すると、PandasとPolarsは非常に似ているように思えます。たとえば、.read_csv()や.head()などのメソッドは両方で共有されているため、基本的な探索的な操作を変更することなく実行できます。しかし、ライブラリを使用し始めるほど、2つのライブラリがどれだけ異なるかに気付くでしょう。構文から考え方まで、Polarsへの切り替えは容易ではありません。そのため、これらの記事があなたのスタートを支援できることを願っています。

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セットアップ

このプロジェクトに参加するには、最新のノートブックを持つこのGitHubリポジトリをプルしてください。このプロジェクトで使用されるデータはKaggleからダウンロードできます（CC0：パブリックドメイン）。これはYouTubeのトップトレンディング動画に関するデータセットであり、このシリーズの記事に十分な複雑さを提供するはずです。また、PandasとPolarsがインストールされていることが必要です。両方のパッケージはpipを使用してインストールできます。

準備が整ったので、プロジェクトに取り組みましょう！ここでは、Polarsにより詳しくなることを目標にしているので、指示に従うか、概念を実践してください。

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