Polars vs. Pandas: Uma Nova Era na Manipulação de Dados em Python

Se você já passou horas esperando o Pandas processar um DataFrame gigantesco, saiba que existe uma alternativa mais eficiente: o Polars. Neste artigo, vamos explorar as principais vantagens do Polars, compará-lo com o Pandas e apresentar exemplos práticos para facilitar sua transição.

Por que considerar o Polars?

O Polars é uma biblioteca de manipulação de dados em Python, construída em Rust, que oferece desempenho superior, especialmente com grandes volumes de dados. Algumas de suas principais vantagens incluem:

• Desempenho superior: Polars é até 5 vezes mais rápido que o Pandas em operações como leitura de arquivos CSV e agregações complexas.

• Baixo consumo de memória: Utiliza menos da metade da memória comparado ao Pandas, graças ao uso do formato de memória Apache Arrow.

• Execução paralela: Aproveita múltiplos núcleos de CPU para acelerar o processamento de dados.

• Avaliação preguiçosa (Lazy Evaluation): Permite otimizações automáticas ao adiar a execução das operações até que o resultado final seja necessário.

Comparando Polars e Pandas

Vamos analisar algumas diferenças e semelhanças entre as duas bibliotecas:

Índices

• Pandas: Utiliza índices para rotular linhas, o que pode levar a comportamentos inesperados em algumas operações.

• Polars: Não utiliza índices; cada linha é acessada por sua posição inteira, tornando as operações mais previsíveis.

Backend de armazenamento

• Pandas: Baseado em arrays do NumPy.

• Polars: Utiliza o Apache Arrow, um formato de armazenamento colunar que permite operações mais rápidas e eficientes.

Execução de operações

• Pandas: Executa operações de forma imediata (eager evaluation).

• Polars: Suporta tanto execução imediata quanto preguiçosa (lazy evaluation), permitindo otimizações adicionais.

Exemplos práticos

Leitura de arquivos CSV

Pandas:

Polars:

Filtragem e agregação

Pandas:

Polars:

Lazy Evaluation no Polars

Quando usar cada biblioteca?

• Use Pandas quando estiver trabalhando com conjuntos de dados pequenos a médios e precisar de uma ampla compatibilidade com outras bibliotecas do ecossistema Python.

• Use Polars quando estiver lidando com grandes volumes de dados, precisar de desempenho superior e desejar aproveitar recursos como execução paralela e avaliação preguiçosa.

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