Polarsの速度比較（vstack vs concat）

Polarsでは、concatはメモリコピーをして、vstackはメモリコピーをしないようです。

バージョン1.12.0で確かめてみました。

比較

16 x 16のdf1をn回結合してみます。
メモリコピーしていれば、結合回数の自乗で計算時間が増えていくはずです。

import numpy as np
import polars as pl
from timeit import timeit

df1 = pl.DataFrame(
    np.arange(256).reshape(16, -1),
    [f"col{i:02}" for i in range(16)],
)

concat_code = """\
df = df1
for _ in range(n):
    df = pl.concat([df, df1])
"""

vstack_code = """\
df = df1
for _ in range(n):
    df = df.vstack(df1)
"""

times = [1, 100, 200, 300, 400]

vstack_times = [
    timeit(vstack_code, number=100, globals=locals())
    for n in times
]

concat_times = [
    timeit(concat_code, number=100, globals=locals())
    for n in times
]

図からはわかりにくいですが、どちらも自乗で増えています。
また、vstackの方が速いですが、2倍くらいしか違いません。思ったほど違いません。

なお、結合だけならvstackの方が速いですが、このあと加工したときにvstackの方が遅いかもしれません。

私の結論

• （シビアな状況でなければ）どちらでも良さそう
• 気になるなら、計測してみればよい

以上