Rust 기반 초고속 데이터프레임 Polars 입문 및 Pandas 문법 비교

import polars as pl
import time

# 1,000만 건 데이터 생성 및 집계 비교
df = pl.DataFrame({
    "store_id": ["ST_" + str(i % 100) for i in range(10_000_000)],
    "amount": [float(i % 50000 + 100) for i in range(10_000_000)],
    "category": [["식품", "의류", "전자", "생활"][i % 4] for i in range(10_000_000)]
})

start = time.perf_counter()
# Polars 멀티코어 병렬 그룹 집계
summary = (
    df.group_by(["store_id", "category"])
    .agg([
        pl.col("amount").sum().alias("total_sales"),
        pl.col("amount").mean().alias("avg_sales"),
        pl.len().alias("order_count")
    ])
    .sort("total_sales", descending=True)
)
print(f"🚀 [Polars 그룹바이 완료] {time.perf_counter()-start:.3f}초 소요")
print(summary.head(3))