Briga de ursos - Pandas vs Polars

Tanto o Pandas quanto o Polars são bibliotecas de análise de dados em Python, ambas as bibliotecas são ótimas ferramentas para manipulação de dados em larga escala e fornecem muitas funcionalidades úteis para trabalhar com dados. Existem algumas diferenças importantes entre o Pandas e o Polars. Recentemente abracei o desafio de migrar um projeto de Pandas para Polars e neste artigo, vamos explorar as diferenças entre essas duas bibliotecas e compartilhar um pouquinho da minha breve experiência com elas! 💗

O que é o Pandas?

Pandas é uma biblioteca popular de análise de dados em Python que fornece estruturas de dados poderosas para trabalhar com tabelas e séries de dados. O Pandas é amplamente utilizado por cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina para processar, analisar e visualizar dados.

Algumas das principais funcionalidades do Pandas incluem:

• Estruturas de dados para trabalhar com tabelas e séries de dados
• Ferramentas para manipular, limpar e transformar dados
• Suporte para leitura e escrita de dados em vários formatos, como CSV, Excel, SQL, JSON e muitos outros
• Funcionalidades de visualização de dados, incluindo gráficos e tabelas

O que é o Polars?

O Polars é uma biblioteca de análise de dados em Python que foi desenvolvida especificamente para trabalhar com grandes conjuntos de dados. O Polars usa uma arquitetura de dados de memória de fluxo (streaming memory) para processar dados em grandes conjuntos sem precisar carregar todo o conjunto de dados na memória.

Algumas das principais funcionalidades do Polars incluem:

• Suporte para processamento em grandes conjuntos de dados
• Operações de manipulação de dados rápidas e eficientes, como seleção de colunas, agregação e filtragem
• Suporte para processamento paralelo e distribuído de dados
• Suporte para várias operações de álgebra relacional, como junções, ordenação e agrupamento
• Quais são as diferenças entre o Pandas e o Polars?
• Existem algumas diferenças importantes entre o Pandas e o Polars. Aqui estão algumas das principais diferenças:

Arquitetura de dados

Uma das principais diferenças entre o Pandas e o Polars é a arquitetura de dados usada por cada biblioteca. O Pandas usa uma estrutura de dados baseada em dataframes que é armazenada na memória do sistema. Isso significa que, se você tiver um conjunto de dados grande o suficiente, pode ser necessário carregar apenas uma parte do conjunto de dados na memória a qualquer momento.

O Polars, por outro lado, usa uma arquitetura de memória de fluxo (streaming memory) que permite processar grandes conjuntos de dados sem precisar carregar todo o conjunto de dados na memória. Em vez disso, o Polars usa uma arquitetura de streaming que processa os dados em pequenos pedaços (chunks), tornando-o ideal para trabalhar com conjuntos de dados muito grandes.

Além disso o desempenho de ambas bibliotecas se divergem, Polars é muito mais rápido do que o Pandas para operações em grandes conjuntos de dados. Polars é construído em Rust, uma linguagem de programação de baixo nível que permite uma execução mais rápida e eficiente. O Pandas é construído em Python, uma linguagem de programação de alto nível, e um pouco mais lenta em comparação com o Rust. O uso de memória também diverge ambas as bibliotecas, sendo Polars mais eficiente, pois pode manipular grandes conjuntos de dados sem gastar muita memória.

Tecnicamente falando, uma das diferenças mais gritantes é o uso de "index" comum em Pandas para estruturar o Dataframe, porém, em Polars essa função não existe e os DataFrames são estruturadas apenas pelos nomes dos dados. Além disso, Polars tem um recurso exclusivo chamado "expressões de consulta", que permite aos usuários escrever consultas SQL-like em seu código Python. Isso significa que os usuários podem escrever consultas de forma mais eficiente, sem precisar converter os dados para um formato SQL primeiro.

A experiência de substituir uma biblioteca padrão de mercado foi extremamente desafiadora, porém, como toda experiência rendeu muitos conhecimentos e a análise de tudo que foi aprendido se resume a esse breve artigo.

E você? Conhece alguma dessas bibliotecas? Trabalha com elas? 🥰