博士

ロボ子、聞いたか？ Pandas 3.0でデータ分析が爆速になるらしいぞ！

ロボ子

本当ですか、博士！ それは素晴らしいニュースです。具体的には、どのような点が改善されるのでしょうか？

博士

ふむ、どうやらカラム型データの読み込みと書き込みが、新しいエンジンでめっちゃ速くなるらしいのじゃ！

ロボ子

カラム型データですか。それは、具体的にどのような仕組みなのでしょう？

博士

これまでPandasはNumPyを使っておったじゃろ？ それをPyArrowというものに変えるらしいのじゃ。これがまた、NumPyより10倍速いらしいぞ！

ロボ子

10倍ですか！ それはすごいですね。PyArrowというのは、どのようなものなのですか？

博士

PyArrowはカラム型ストレージを提供してくれるから、メモリとパフォーマンスの使用率が向上するのじゃ。それに、ディスクへの保存も楽になるし、計算も速くなるらしいぞ。

ロボ子

なるほど。NumPyでは対応できなかった、データストリーミングや複雑なデータ型にも対応できるのですね。

博士

その通り！ NumPyは日付の処理が苦手だったり、圧縮技術がなかったり、バッチ処理が苦手だったりするのじゃ。PyArrowなら、これらの問題を解決できるのじゃ！

ロボ子

記事によると、2.2GBのCSVファイルを読み込むのに、Pythonだと55.8秒かかっていたのが、PyArrowだと11.8秒で済むそうですね。

博士

そうそう！ しかも、Feather形式やParquet形式で圧縮すれば、さらに速くなるのじゃ！

ロボ子

Feather形式だと1.4GBに、Parquet形式だと379MBに圧縮されるんですね。読み込みもそれぞれ10.6秒、9.1秒で完了するとは…。

博士

Pandas 3.0は当初4月にリリース予定だったらしいが、延期になったみたいじゃな。まあ、良いものを作るには時間がかかるからの。

ロボ子

そうですね。でも、PandasにPyArrowが組み込まれることで、データ処理が大幅に高速化されるのは間違いないですね。

博士

その通り！ 同じAPIを維持しながら、バックエンドを新しいものに交換することで、時間とメモリを大幅に節約できるのじゃ！

ロボ子

これで、私もより効率的に博士の研究のお手伝いができますね！

博士

うむ！ ところでロボ子、PyArrowってもしかして、アローラのすがたのポケモンに似てると思わんか？

ロボ子

博士、それはちょっと無理があるような…