[Python] Dask란? :: Pandas보다 빠르고 큰 데이터도 처리 가능한 라이브러리

 

💡 Dask란? Pandas보다 빠르고 큰 데이터도 처리 가능한 라이브러리

데이터 분석을 하다 보면 Pandas로 처리하기엔 너무 큰 데이터를 다뤄야 하는 순간이 옵니다. 이럴 때 유용한 라이브러리가 바로 Dask입니다.
이번 포스팅에서는 Dask란 무엇인지, 왜 필요한지, 기본 사용법과 Pandas와의 차이점을 중심으로 알아보겠습니다.

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✅ Dask란?

Dask는 병렬 컴퓨팅을 지원하는 Python 기반 라이브러리로, Pandas처럼 간단한 문법으로도 수십 GB 이상의 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다.
즉, Pandas의 사용성을 유지하면서도 더 큰 데이터를, 더 빠르게, 더 유연하게 처리할 수 있도록 도와줍니다.

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🔍 Dask를 사용해야 하는 이유

1. 대용량 데이터 처리

• Pandas는 메모리(RAM)에 모든 데이터를 올려야 처리 가능
• Dask는 데이터를 작은 블록 단위로 나눠 병렬로 처리

2. 멀티코어 CPU 활용

• Pandas는 단일 코어에서만 작동
• Dask는 CPU의 모든 코어를 활용해 연산 속도 개선

3. 코드 호환성

• Pandas와 문법이 매우 유사해 학습 비용이 낮음
• 기존 Pandas 코드를 약간만 수정하면 Dask로 이식 가능

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🛠️ Dask 설치 방법

pip install dask[complete]

dask[complete]는 dataframe, array, bag 등 모든 기능을 포함합니다.

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🧪 Dask 기본 사용법

import dask.dataframe as dd

# CSV 파일 읽기 (Pandas와 유사)
df = dd.read_csv('big_data.csv')

# 간단한 통계
print(df.head())         # 첫 5개 행
print(df.describe().compute())  # 계산 필요 시 .compute() 호출

주의: Dask는 Lazy Evaluation 방식입니다. 결과를 보기 위해선 .compute()를 호출해야 합니다.

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📊 Dask vs Pandas: 차이점 요약

항목 Pandas Dask

데이터 크기	메모리에 들어가야 함	수백 GB 이상도 처리 가능
실행 방식	즉시 계산(Eager)	지연 계산(Lazy)
처리 속도	단일 코어	멀티코어, 분산 가능
사용 난이도	쉬움	Pandas 유저라면 쉽게 적응 가능
병렬 처리	불가능	가능 (Thread, Process, Cluster)

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🧠 실무에서 Dask 활용 예시

• 1천만 건 이상의 사용자 로그 분석
• GB 단위의 CSV 병합 및 전처리
• ML 파이프라인에서 대용량 데이터 로딩 및 Feature Engineering

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🔎 마무리: 이런 분께 Dask를 추천합니다!

• Pandas로 데이터 처리 시 자주 메모리 에러가 나는 분
• 멀티코어 활용으로 더 빠른 연산이 필요한 분
• Pandas 문법을 유지하면서도 확장성 있는 분석 환경이 필요한 분

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