Capítulo 4: Polars - La Alternativa Moderna y Rápida para el Análisis de Datos

¿Qué es Polars?

Polars es una biblioteca de análisis de datos de alto rendimiento implementada en Rust, con enlaces para Python. Diseñada desde cero para aprovechar al máximo el paralelismo y las operaciones vectorizadas, Polars ofrece una alternativa moderna y extremadamente rápida a Pandas para el procesamiento de datos.

Ventajas de Polars sobre alternativas tradicionales

Polars ofrece varias ventajas significativas que lo están convirtiendo en una opción cada vez más popular para proyectos de ciencia de datos:

• Rendimiento superior: Polars puede ser hasta 10 veces más rápido que Pandas en operaciones comunes, especialmente en conjuntos de datos grandes.
• Evaluación perezosa (lazy): El modo de evaluación lazy permite a Polars optimizar automáticamente las consultas antes de ejecutarlas.
• Uso eficiente de memoria: El diseño interno de Polars minimiza las copias innecesarias de datos y aprovecha estructuras de memoria optimizadas.
• Operaciones en paralelo: Polars aprovecha automáticamente varios núcleos para acelerar el procesamiento.
• API intuitiva: Aunque difiere ligeramente de Pandas, la API de Polars es intuitiva y expresiva, facilitando la transición para usuarios de Pandas.

Instalación y Primeros Pasos

Para comenzar a trabajar con Polars, primero debemos instalarlo usando pip:

# Instalación básica
    pip install polars
    
    # Para funcionalidades adicionales como gráficos y conexiones de bases de datos
    pip install polars[all]

Ahora podemos importar la biblioteca y verificar su versión:

# Importar Polars con el alias convencional
    import polars as pl
    
    # Verificar la versión
    print(pl.__version__)

Al igual que con Pandas, es convencional importar Polars con un alias, en este caso pl.

DataFrames y Series en Polars

Polars tiene dos estructuras de datos principales, similares a las de Pandas:

# Crear una Series
serie = pl.Series("numeros", [1, 2, 3, 4, 5])
print(serie)

# Crear un DataFrame desde un diccionario
df = pl.DataFrame({
    "enteros": [1, 2, 3, 4, 5],
    "flotantes": [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],
    "cadenas": ["uno", "dos", "tres", "cuatro", "cinco"]
})
print(df)

shape: (5,)
Series: 'numeros' [i64]
[
    1
    2
    3
    4
    5
]

shape: (5, 3)
┌─────────┬──────────┬─────────┐
│ enteros ┆ flotantes┆ cadenas │
│ ---     ┆ ---      ┆ ---     │
│ i64     ┆ f64      ┆ str     │
╞═════════╪══════════╪═════════╡
│ 1       ┆ 1.1      ┆ uno     │
│ 2       ┆ 2.2      ┆ dos     │
│ 3       ┆ 3.3      ┆ tres    │
│ 4       ┆ 4.4      ┆ cuatro  │
│ 5       ┆ 5.5      ┆ cinco   │
└─────────┴──────────┴─────────┘