Polares versus pandas: ¿cuál es la diferencia?

Si te has mantenido al día con los desarrollos recientes de Python, probablemente hayas oído hablar de Polars, una nueva biblioteca para trabajar con datos. Si bien pandas ha sido la biblioteca de referencia durante mucho tiempo, Polars está causando sensación, especialmente para el manejo de grandes conjuntos de datos. Entonces, ¿cuál es el problema con los polares? ¿En qué se diferencia de los pandas? Analicémoslo.

¿Qué son los polares?

Polars es una biblioteca gratuita de código abierto integrada en Rust (un lenguaje de programación moderno y rápido). Está diseñado para ayudar a los desarrolladores de Python a manejar datos de una manera más rápida y eficiente. Piensa en ello como una alternativa a los pandas que brilla cuando trabajas con conjuntos de datos realmente grandes con los que los pandas podrían tener dificultades.

¿Por qué se crearon los polares?

Pandas existe desde hace años y a muchas personas todavía les encanta usarlo. Pero a medida que los datos se han vuelto más grandes y complejos, los pandas han comenzado a mostrar algunas debilidades. Ritchie Vink, el creador de Polars, notó estos problemas y decidió crear algo más rápido y eficiente. Incluso Wes McKinney, el creador de los pandas, admitió en una publicación de blog titulada "10 cosas que odio de los pandas" que a los pandas les vendría bien alguna mejora, especialmente con grandes conjuntos de datos.

Ahí es donde entra en juego Polars: está diseñado para ser ultrarrápido y eficiente en cuanto a memoria, dos cosas con las que los pandas luchan cuando manejan big data.

Diferencias clave: polares frente a pandas

1. Velocidad

Polars es realmente rápido. De hecho, algunos puntos de referencia muestran que los polares pueden ser hasta 5 a 10 veces más rápidos que los pandas cuando realizan operaciones comunes, como filtrar o agrupar datos. Esta diferencia de velocidad es especialmente notable cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.

2. Uso de memoria

Polars es mucho más eficiente en lo que respecta a la memoria. Utiliza aproximadamente 5 a 10 veces menos memoria que pandas, lo que significa que puedes trabajar con conjuntos de datos mucho más grandes sin tener problemas de memoria.

3. Ejecución diferida

Polars usa algo llamado ejecución diferida, lo que significa que no ejecuta inmediatamente cada operación mientras la escribes. En cambio, espera hasta que haya escrito una serie de operaciones y luego las ejecuta todas a la vez. Esto le ayuda a optimizar y ejecutar las cosas más rápido. Pandas, por otro lado, ejecuta todas las operaciones inmediatamente, lo que puede ser más lento para tareas grandes.

4. Multiproceso

Polars puede usar múltiples núcleos de CPU al mismo tiempo para procesar datos, lo que lo hace aún más rápido para grandes conjuntos de datos. Pandas es principalmente de un solo subproceso, lo que significa que solo puede usar un núcleo de CPU a la vez, lo que ralentiza las cosas, especialmente con grandes conjuntos de datos.

¿Por qué las polares son tan rápidas?

Polars es rápido por un par de razones:

• Está integrado en Rust, un lenguaje de programación conocido por su velocidad y seguridad, lo que lo hace súper eficiente.
• Utiliza Apache Arrow, una forma especial de almacenar datos en la memoria que hace que sea más fácil y rápido trabajar con diferentes lenguajes de programación.

Esta combinación de Rust y Apache Arrow le da a los polares la ventaja sobre los pandas en lo que respecta a velocidad y uso de memoria.

Fortalezas y limitaciones de los pandas

Si bien Polars es excelente para big data, los pandas todavía tienen su lugar. Pandas funciona muy bien con conjuntos de datos pequeños y medianos y existe desde hace tanto tiempo que tiene toneladas de funciones y una gran comunidad. Por lo tanto, si no trabajas con grandes conjuntos de datos, los pandas podrían seguir siendo tu mejor opción.

Sin embargo, a medida que sus conjuntos de datos crecen, los pandas tienden a usar más memoria y se vuelven más lentos, lo que hace que Polars sea una mejor opción en esas situaciones.

¿Cuándo debería utilizar polares?

Deberías considerar el uso de Polars si:

• Estás trabajando con grandes conjuntos de datos (millones o miles de millones de filas).
• Necesitas velocidad y rendimiento para realizar tus tareas rápidamente.
• Tienes limitaciones de memoria y necesitas ahorrar en la cantidad de RAM que estás utilizando.

Conclusión

Tanto los polares como los pandas tienen sus puntos fuertes. Si trabaja con conjuntos de datos pequeños y medianos, pandas sigue siendo una gran herramienta. Pero si se trata de grandes conjuntos de datos y necesita algo más rápido y con mayor eficiencia de memoria, definitivamente vale la pena probar Polars. Sus mejoras de rendimiento, gracias a Rust y Apache Arrow, lo convierten en una opción fantástica para tareas que requieren un uso intensivo de datos.

A medida que Python continúa evolucionando, Polars podría convertirse en la nueva herramienta para manejar big data.

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