pypi 1.44.2

polars のOSSカルテ

最終確認 2026年9月15日 02:13

10 観測できた項目

1 確認すべき点

2 データが取得できない項目

polars は 2026年9月15日時点で公開されている OSS です。採用前に確かめておきたい点が 1 件あります。採用の可否は、使う版の既知の脆弱性・ライセンス・必要な機能を合わせてご判断ください。

リポジトリとの紐付け

リポジトリ紐付け: 検証済み

パッケージの公開元とリポジトリの結び付きが、公開されている来歴情報から確認できました。

deps.dev の relatedProjects: UNVERIFIED_METADATA, PYPI_PUBLISH_ATTESTATION
来歴 PYPI_PUBLISH_ATTESTATION により裏付けが取れています

github.com/pola-rs/polars

確認すべき点（1件）

確認すべき Token-Permissions OpenSSF Scorecard の評価は 0 / 10 です。 ★点が低いことは「危険」ではなく「その項目が確認できていない」を意味することが多くあります。詳しくは解説をご覧ください。読み方

OpenSSF Scorecard の評価

開発プロセスを自動で調べた結果です。 点が低いことは「確認できていない」を意味することが多く、そのまま危険を表すものではありません。 各項目の読み方は解説にまとめています。

CII-Best-Practices 0 / 10

Token-Permissions 0 / 10

Pinned-Dependencies 0 / 10

Fuzzing 0 / 10

SAST 0 / 10

Code-Review 9 / 10

Maintained 10 / 10

Security-Policy 10 / 10

Dangerous-Workflow 10 / 10

Binary-Artifacts 10 / 10

License 10 / 10

Packaging 10 / 10

Branch-Protection 判定不能外部からは確かめられませんでした

Signed-Releases 判定不能外部からは確かめられませんでした

観測した項目

確認できたライセンス non-standard として公開されています。実際の利用条件は、リポジトリ内の LICENSE 原文をご確認ください。当サイトは法的な判断をしません。読み方

確認できた既知の脆弱性版 1.44.2 に影響する未修正の Advisory は見つかりませんでした。これは「脆弱性が無い」という意味ではありません。まだ公開されていないものは、ここには出てきません。読み方

確認できたリポジトリとの紐付け github.com/pola-rs/polars と結び付いています。パッケージの公開元とリポジトリの結び付きが、公開されている来歴情報から確認できました。

確認できた直近の更新最後の push は 2026年9月14日です。読み方

確認できたリリース直近のリリースは 2026年9月9日です。読み方

確認できた Security-Policy OpenSSF Scorecard の評価は 10 / 10 です。読み方

確認できた Code-Review OpenSSF Scorecard の評価は 9 / 10 です。読み方

確認できた Dangerous-Workflow OpenSSF Scorecard の評価は 10 / 10 です。読み方

データが取得できない Branch-Protection 判定できませんでした（Scorecard が -1 を返しています）。公開スキャンには、リポジトリの設定を読む権限がありません。実際には設定されていても判定できないことがあります。読み方

データが取得できない Signed-Releases 判定できませんでした（Scorecard が -1 を返しています）。公開スキャンには、リポジトリの設定を読む権限がありません。実際には設定されていても判定できないことがあります。読み方

確認できた貢献者 30名の貢献が記録されています。読み方

OpenSSF Scorecard

6.3 / 10

これは OpenSSF が算出した値で、当サイトの評価ではありません。 点が低いことは「危険」ではなく「その項目が確認できていない」を意味することが多くあります。各項目の読み方は指標の読み方にまとめています。
生成日: 2026-09-07

Maintained 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 10 / 10

Security-Policy security policy file detected 10 / 10

Code-Review Found 27/30 approved changesets -- score normalized to 9 9 / 10

Dangerous-Workflow no dangerous workflow patterns detected 10 / 10

CII-Best-Practices no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected 0 / 10

Token-Permissions detected GitHub workflow tokens with excessive permissions 0 / 10

Binary-Artifacts no binaries found in the repo 10 / 10

Pinned-Dependencies dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 0 / 10

License license file detected 10 / 10

Branch-Protection internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can... 判定不能

Fuzzing project is not fuzzed 0 / 10

Signed-Releases no releases found 判定不能

Packaging packaging workflow detected 10 / 10

SAST SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 0 / 10

当サイトの観測

直近のリリースからの経過	5 日
リリース間隔の中央値	5 日（直近30件から算出）
記録されている貢献者	30 名（上位30名まで）
最多貢献者の割合	47.5 %

⭐ Stars	39,724

採用前に確認すること

☐ ライセンスを確認した
☐ 使うバージョンの脆弱性を確認した
☐ パッケージとリポジトリの紐付けを確認した
☐ 保守の状態を確認した
☐ 脆弱性の報告先を確認した
☐ 代替手段を確認した
☐ 更新が止まったときの対応を決めた

詳しくは採用前の7項目チェックリストをご覧ください。

出典

ソース	状態
OSV.dev	取得しました
GitHub	取得しました
Open Source Insights (deps.dev)	取得しました
OpenSSF Scorecard	取得しました
Open Source Insights — 版の詳細	取得しました
GitHub — リリース	取得しました
GitHub — 貢献者	取得しました

Open Source Insights (deps.dev) が生成したデータは CC-BY 4.0 のもとで利用しています。 OpenSSF Scorecard のスコアは OpenSSF が算出したものです。詳しくはデータの出典をご覧ください。

OSSカルテの見方

Python で表形式のデータを扱うライブラリです。Rust で実装されています。複数コアを使った並列処理と、遅延評価による最適化を持ち、大きなデータでも省メモリで動くことを狙っています。 Apache Arrow のメモリ形式を採用しています。

採用を検討するときに迷う点

検討するときに実際に迷うのは、pandas から書き換える価値があるかです。

差が出るのは、データが大きいときと、複数の処理を連ねるときです。数MB程度のデータで単発の集計をするだけなら、体感差はほとんどありません。逆に、数百MB〜GB級で結合や集計を重ねるなら、実行時間とメモリの差は明確です。

実務で引っかかりやすい点を3つ。

遅延評価では、書いた時点では何も起きない。 scan_csv() から始めた処理は collect() を呼ぶまで実行されません。 エラーもそのときまで出ません。 途中で print() しても中身は見えず、「動いていないように見える」という形で戸惑います。
列の型が pandas より厳しい。 暗黙の型変換をあまりしないため、 pandas なら通っていた操作が型エラーになることがあります。これは利点でもあり、pandas で静かに float64 へ変わっていた事故を防げます。
インデックスがありません。 pandas の index に相当する概念を持ちません。 set_index / reset_index を前提にしたコードは、書き方から変わります。慣れると素直ですが、移行時にはまとまった書き換えが要ります。

周辺の成熟度。可視化や機械学習のライブラリは pandas の DataFrame を前提にしているものが多く残ります。 to_pandas() で変換できますが、そこでメモリを使うため、 変換が必要な工程がどれだけあるかを先に確認してください。

版の動き。開発が活発で、API が追加・整理されるペースが速めです。古い記事の書き方が現在は非推奨、ということが起こります。

同じ目的のOSSとの関係

pandas は情報量と周辺エコシステムで優ります。可視化や機械学習との連携が多いなら、こちらのほうが摩擦が少なくなります。

DuckDB は SQL で分析できる組み込み DB です。 Polars とは併用もでき、ファイルを直接クエリできます。「SQL のほうが読みやすい集計」では有力です。

PyArrow はより低い層で、Arrow 形式そのものを扱います。 Polars は内部でこの形式を使っています。

Dask は pandas の API を保ったまま分散処理へ広げます。書き換えを最小限にしたい場合は、Polars より移行が楽です。

ここは当サイトによる説明です。上の観測結果とは分けて表示しています。

リリースと活動の履歴

GitHub が公開している記録から遡ったものです。 当サイトの計測開始より前も含みます。

記録のある最初のリリース: 2022年10月1日; 遡れた 269 件のうち最も古いもの

33 直近12か月のリリース

3日リリース間隔の中央値

プレリリースは数えていません。平均ではなく中央値を出しています（1度だけ間が空いた年があると平均は歪むため）。

年ごとのリリース本数

23 22 88 23 75 24 36 25 25 26

最も多い年で 88 本。 本数の多さは、そのまま良し悪しを表しません。 細かく出す方針のプロジェクトと、まとめて出す方針のプロジェクトがあります。

週ごとのコミット数（直近52週）

合計 2,305 コミット / 最も多い週で 77 コミット。 GitHub の集計によるもので、マージコミットの扱いなど数え方は GitHub に従います。

当サイトでの観測の記録

当サイトでの計測開始: 2026年8月23日; 24日ぶん / 21回の観測

観測した変化

2026年9月11日
- 新しいリリースを検出しました

記録が短いため、推移のグラフは表示していません。

OpenSSF Scorecard のスコアと脆弱性情報の状態は、 当サイトの計測開始より前には遡れません。 公開元が過去の値を残していないためです。リリース日や最終コミット日など、上の観測結果に出ている日付は GitHub などの記録によるもので、計測開始より前のものも含みます。

同じ目的のOSS

pandas 情報量と周辺エコシステムで優る numpy より低い層の数値配列