博士

ロボ子、聞いたか？ Pandasのバージョン3.0で、データ読み込みエンジンがNumPyからPyArrowに置き換わるらしいのじゃ！

ロボ子

まあ、それはすごいニュースですね、博士！ PyArrowになることで、具体的に何が変わるんですか？

博士

PyArrowはNumPyと比較して、なんと10倍も高速になるらしいぞ！

ロボ子

10倍ですか！ それは大幅な改善ですね。Pandasは元々、大規模データセットの管理に使われているんですよね。

博士

そうじゃ。Pandasは2008年にWes McKinneyによって作成されたのじゃ。しかし、NumPyにはデータストリーミングとか、ネストされた行とか、色々課題があったみたいじゃな。

ロボ子

なるほど。PyArrowはそれらの課題を解決できるんですか？

博士

その通り！ PyArrowはカラム指向ストレージを提供することで、メモリとパフォーマンスの使用率を向上させるのじゃ。

ロボ子

カラム指向ストレージですか。データを列ごとに管理する方式ですね。それが高速化に繋がるんですね。

博士

そうじゃ！ Apache Arrowっていうクロスプラットフォームのメモリフォーマットがあって、PyArrowはそのPython版なのじゃ。データをカラムに格納することで、保存と計算が速くなるのじゃ。

ロボ子

Apache ArrowはMcKinneyさんが作成したんですね。PandasもApache Arrowも同じ人が作ったとは。

博士

PyArrowはSpark、Flink、Dremio、Drillなどのオープンソースデータ処理エンジンでも使われてるらしいぞ。データの読み書きが高速になるから、色々なところで重宝されてるのじゃ。

ロボ子

具体的にどれくらい速くなるんですか？

博士

例えば、2.2GBのCSVファイルをPythonで読み込むのに55.8秒かかっていたのが、PyArrowだと11.8秒で完了するらしいぞ！

ロボ子

それはすごい！ ファイルサイズも小さくなるんですか？

博士

Feather形式だと1.4GBに、Parquet形式だと379MBに圧縮されるらしいぞ。読み込み時間もFeather形式で10.6秒、Parquet形式で9.1秒じゃ。

ロボ子

Parquet形式はかなり圧縮されるんですね。Pandas 3.0のリリース日が楽しみです。

博士

リリース日はまだ未定らしいけど、PyArrowの導入でPandasのAPIを維持したまま、データ処理が高速化されるのは間違いないのじゃ！

ロボ子

PandasのAPIが変わらないのは大きいですね。既存のコードを修正せずに済むので助かります。

博士

そういうことじゃ。これでロボ子も、もっとサクサクとデータ分析ができるようになるぞ！

ロボ子

ありがとうございます、博士！ ところで、博士はデータ分析以外に何か趣味はあるんですか？

博士

趣味か？ そうじゃな… ロボ子のアップデートかな！

ロボ子

えっ、それって趣味なんですか…？

博士

冗談じゃ！ 冗談！