Pandas vs Polars - Patricio Araneda

Cuando trabajamos con datos en Python, Pandas ha sido durante mucho tiempo la herramienta más popular. Sin embargo, Polars ha ganado reconocimiento por su velocidad y eficiencia, especialmente cuando manejamos grandes volúmenes de datos. Vamos a comparar ambas librerías en términos de rendimiento, facilidad de uso y características clave.

Velocidad y Manejo de Grandes Volúmenes de Datos

✅ Polars: Más Rápido y Eficiente

Procesamiento paralelo: Polars aprovecha múltiples núcleos del procesador, lo que lo hace mucho más rápido que Pandas para grandes volúmenes de datos.
Optimización automática: Usa técnicas avanzadas para ejecutar operaciones de manera eficiente, evitando cálculos innecesarios.
Mejor uso de memoria: Su estructura optimizada evita que se use más memoria de la necesaria.

⏳ Pandas: Más Lento en Datos Grandes

Procesamiento en un solo núcleo: Pandas, por defecto, usa solo un núcleo de la CPU, lo que lo hace más lento en grandes volúmenes de datos.
Uso intensivo de memoria: Al procesar datos grandes, Pandas puede consumir mucha más memoria que Polars.

📌 Ejemplo: Si cargamos un archivo de 10GB, Polars puede manejarlo sin problemas, mientras que Pandas probablemente se quedará sin memoria o tardará mucho más tiempo.

Facilidad de Uso y Sintaxis

📌 Pandas: Más Conocido y Documentado

Tiene una sintaxis fácil de aprender y muchos ejemplos en Internet.
Es compatible con muchas otras herramientas de ciencia de datos, como scikit-learn y matplotlib.
Si ya conoces Pandas, cambiar a Polars requiere un pequeño ajuste en la sintaxis.

🚀 Polars: Similar, pero con Diferencias

Usa una estructura de datos llamada DataFrame perezoso (lazy evaluation), lo que significa que las operaciones no se ejecutan hasta que sea necesario (esto ahorra tiempo y memoria).
Tiene una sintaxis parecida a Pandas, pero algunas funciones cambian.

📌 Ejemplo de código para contar valores nulos:

En Pandas:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("archivo.csv")
nulos = df.isnull().sum()

En Polars:

import polars as pl
df = pl.read_csv("archivo.csv")
nulos = df.null_count()

Carga y Manipulación de Datos

📥 Lectura de Archivos

Acción	Pandas	Polars
CSV	✅ Bueno	🚀 Más rápido
Parquet	✅ Bueno	🚀 Más rápido
JSON	⚠️ Más lento	✅ Más eficiente

📌 Ejemplo: Si queremos leer un archivo grande en formato CSV:

# Pandas (más lento)
df = pd.read_csv("datos.csv")

# Polars (más rápido y eficiente)
df = pl.read_csv("datos.csv")

Operaciones Comunes

Acción	Pandas	Polars
Filtrar datos	✅ Bueno	🚀 Más rápido
Agrupar datos (groupby)	✅ Bueno	🚀 Más eficiente
Combinar tablas (merge)	✅ Bueno	🚀 Más rápido

📌 Ejemplo de filtrado de datos:

# Pandas
df_filtrado = df[df["columna"] > 100]

# Polars (más eficiente)
df_filtrado = df.filter(pl.col("columna") > 100)

¿Cuál Deberías Usar?

🏆 Si necesitas…	Usa Pandas 🐼	Usa Polars ⚡
Análisis exploratorio de datos en proyectos pequeños	✅	✅
Trabajar con datos MUY grandes (+10GB)	❌	✅
Procesamiento rápido y eficiente	❌	✅
Compatibilidad con otras librerías de Machine Learning	✅	❌ (todavía limitado)
Fácil aprendizaje y documentación extensa	✅	⚠️ Menos recursos disponibles

Selección de librería según caso de uso.

📌 Conclusión

Si trabajas con datos pequeños o medianos y quieres algo conocido, Pandas es la mejor opción.
Si trabajas con grandes volúmenes de datos y necesitas eficiencia, Polars es más rápido y optimizado.

Si tu equipo ya usa Pandas, puedes seguir usándolo. Pero si estás enfrentando problemas de rendimiento con datos grandes, vale la pena probar Polars.

¿Por qué Polars es más rápido que Pandas?

Polars supera a Pandas en velocidad debido a varias razones técnicas, que incluyen un mejor manejo de memoria, paralelización, optimización de consultas y una estructura de datos más eficiente. En detalle más técnico.

Modelo de Procesamiento: Eager vs Lazy Execution

Pandas: Evaluación Inmediata (Eager Execution)

Pandas ejecuta cada operación de inmediato en los datos, lo que puede generar cálculos redundantes y un uso ineficiente de memoria.

📌 Ejemplo de problema en Pandas:

df = df[df["col1"] > 100]  # Filtra datos
df["col2"] = df["col2"] * 2  # Multiplica valores
df = df.groupby("col3").sum()  # Agrupa y suma

Cada operación genera un nuevo DataFrame intermedio en memoria, aumentando el consumo.

Polars: Evaluación Perezosa (Lazy Execution)

Polars usa evaluación perezosa (lazy execution), lo que significa que no ejecuta las operaciones inmediatamente, sino que optimiza el orden en el que se ejecutan.

📌 Ejemplo en Polars con lazy execution:

df = pl.scan_csv("archivo.csv")  # Carga en modo perezoso
df = df.filter(pl.col("col1") > 100)  # Filtra datos
df = df.with_columns((pl.col("col2") * 2).alias("col2"))  # Multiplica valores
df = df.groupby("col3").agg(pl.sum("col2"))  # Agrupa y suma
df.collect()  # Ahora ejecuta todo de manera optimizada

🔹 Ventaja: Polars fusiona las operaciones y evita cálculos innecesarios, lo que ahorra tiempo y memoria.

Uso de CPU y Paralelización

Pandas: Monohilo (Single-threaded)

Pandas solo usa un núcleo del procesador, lo que limita su rendimiento en datos grandes.
En operaciones como groupby o apply, cada tarea se ejecuta secuencialmente.

Polars: Multihilo (Multi-threaded)

Polars utiliza múltiples núcleos de la CPU para procesar datos en paralelo.
Las operaciones como groupby, filter y join son paralelizadas automáticamente.

📌 Ejemplo: GroupBy en Pandas vs Polars

# Pandas (lento en grandes volúmenes de datos)
df.groupby("columna").sum()

# Polars (rápido, usa múltiples núcleos)
df.groupby("columna").agg(pl.sum("otra_columna"))

🔹 Resultado: En un conjunto de datos grande, Polars puede ser 10-100 veces más rápido.

Representación en Memoria y Estructura de Datos

Pandas: Basado en NumPy (Formato en Memoria)

Pandas usa arrays de NumPy, que almacenan datos en formato fila por fila (row-based).
En operaciones de DataFrame, Pandas necesita realizar múltiples accesos a la memoria.

Polars: Basado en Apache Arrow (Formato Columna)

Polars usa Apache Arrow, que almacena datos en formato columna (columnar-based).
Ventaja: Se pueden aplicar operaciones a columnas enteras sin acceder a cada fila individualmente.
Accesos a memoria optimizados: Permite un uso más eficiente de la CPU y caché.

📌 Ejemplo visual de diferencia en almacenamiento:
📊 Pandas (row-based)

Fila 1: [100, "A", 3.5]
Fila 2: [200, "B", 4.0]
Fila 3: [300, "C", 2.5]

📊 Polars (column-based, Apache Arrow)

Columna 1: [100, 200, 300]
Columna 2: ["A", "B", "C"]
Columna 3: [3.5, 4.0, 2.5]

🔹 Resultado: En operaciones como sumas, filtros o cálculos sobre una columna, Polars es mucho más eficiente.

Optimización de Consultas (Query Optimization)

Polars incluye un optimizador de consultas que:

Reordena operaciones para reducir la carga de procesamiento.
Elimina cálculos innecesarios si una operación no es usada después.
Optimiza joins y agregaciones para minimizar el uso de memoria.

📌 Ejemplo:

df = df.with_columns((pl.col("col1") * 2).alias("doble_col1"))
df = df.select("doble_col1")  # Solo usamos esta columna

🔹 En Pandas: Se ejecuta la multiplicación en todas las filas.
🔹 En Polars: Detecta que solo se usa "doble_col1", y omite cálculos innecesarios.

Manejo de Datos Grandes (>10GB) sin Carga Completa en Memoria

Pandas: Limitado por Memoria RAM

Pandas carga todo el archivo en memoria, lo que lo hace inviable para archivos muy grandes.
Puede fallar con archivos de más de RAM disponible.

Polars: Lectura Parcial con Scan

Polars permite lectura en modo perezoso (scan_csv()), que no carga todo el archivo en RAM.
Esto permite trabajar con archivos más grandes que la memoria disponible.

📌 Ejemplo de lectura eficiente en Polars:

df = pl.scan_csv("archivo_grande.csv")  # Solo carga partes necesarias
df = df.filter(pl.col("col1") > 100)  # Filtra sin cargar todo el archivo
df.collect()  # Ahora obtiene solo los datos requeridos

🔹 Resultado: Puede manejar archivos de 100GB+ sin problemas.

Optimización en Escritura de Datos

Pandas: Escritura más Lenta

df.to_parquet("archivo.parquet")  # Guardado en formato Parquet

🔹 Puede ser lento en archivos grandes.

Polars: Escritura más Rápida

df.write_parquet("archivo.parquet")  # Guardado optimizado

🔹 Usa Apache Arrow para escribir archivos en formatos optimizados, como Parquet o Feather, mucho más rápido que Pandas.

📌 Resumen Técnico

Característica	Pandas 🐼	Polars ⚡
Modelo de Ejecución	Eager (inmediato)	Lazy (perezoso, optimizado)
Uso de CPU	Monohilo	Multihilo (paralelo)
Estructura de Datos	Basado en NumPy (fila a fila)	Basado en Apache Arrow (columnar)
Manejo de Memoria	Carga completa en RAM	Lectura parcial con `scan_csv()`
Optimización de Consultas	No	Sí (reordena operaciones)
Velocidad en Grandes Datos	Lento	10-100x más rápido
Escritura de Datos	Más lenta	Más rápida con Apache Arrow

📌 Conclusión: ¿Por qué Polars es más rápido que Pandas?

Ejecuta operaciones de forma más eficiente gracias a la evaluación perezosa (lazy execution).
Usa múltiples núcleos de la CPU, mientras que Pandas solo usa uno.
Almacena datos en formato columnar (Apache Arrow), lo que optimiza cálculos.
Reduce el uso de memoria al procesar solo los datos necesarios.
Evita cálculos innecesarios gracias a su optimizador de consultas.

🔹 Si trabajas con grandes volúmenes de datos, Polars es la mejor opción.