Qué es Polars: una librería de Python
mayo de 2025, por Nataya Flores
Hablemos de los frameworks de Python más conocidos que existen para el análisis de datos que existen: Pandas, PySpark y Polars: ¿Cuál elegir? Repasemos uno a uno y hagamos algunas comparativas, pero primero...
Un framework es un conjunto de herramientas, librerías y buenas prácticas que permite desarrollar software más rápido y ordenado. En Python, existen frameworks para desarrollo web, análisis de datos, machine learning y más. Pandas, PySpark y Polars no son frameworks completos, pero sí bibliotecas muy potentes que facilitan el trabajo con datos de forma estructurada.
Pandas
Pandas es una biblioteca muy popular en el ecosistema Python. Utiliza estructuras de datos llamadas DataFrames, que permiten trabajar con datos tabulares de forma sencilla y eficiente.
Ideal para:
- Análisis de datasets pequeños a medianos
- Limpieza, transformación y agregación de datos
PySpark
PySpark es la interfaz de Python para Apache Spark, una plataforma de procesamiento distribuido. Está diseñada para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo sobre clústeres y soporta procesamiento en tiempo real.
Ideal para:
- Procesamiento de big data
- Análisis en tiempo real
- Trabajos distribuidos con RDDs
Polars
Polars es una biblioteca moderna enfocada en el rendimiento y la eficiencia de memoria. Utiliza paralelización interna y está escrita en Rust, lo que le permite ser muy rápida, especialmente con datasets grandes.
Ideal para:
- Datasets medianos a grandes
- Procesamiento eficiente y rápido
- Análisis exploratorio intensivo
¿Para qué sirven estas herramientas?
Estas bibliotecas permiten trabajar con diferentes tipos de datos para tareas como:
- Análisis de datos históricos
- Procesamiento de archivos de logs
- Construcción de modelos de machine learning
- Detección de eventos o alertas en tiempo real
- Análisis de tráfico de red
- Identificación de comportamientos anómalos o amenazas
Rendimiento y manejo de memoria
-Pandas: velocidad moderada, escalabilidad limitada a la memoria y ejecución inmediata (ansiosa). -Polars: velocidad alta, muy buena escalabilidad y ejecución diferida (perezosa). -PySpark: alta velocidad en clústeres, escala horizontalmente y tiene ejecución distribuida.
Polars destaca por su eficiencia en operaciones paralelizadas y uso de memoria. Pandas, aunque más lento con grandes volúmenes de datos, sigue siendo muy útil para trabajos más pequeños. PySpark es ideal cuando se necesita escalar el procesamiento en entornos distribuidos.
Comparativas clave
- Pandas y Polars trabajan con DataFrames y tienen APIs similares.
- PySpark se basa en RDDs y estructuras distribuidas.
- Pandas está construido sobre NumPy (C); Polars está basado en Rust.
- Pandas es adecuado para análisis ligeros; Polars para cargas mayores.
- Pandas utiliza PyArrow; Polars se basa directamente en Arrow.
- Polars soporta mejor columnas complejas (datetime, booleanas, binarias).
- Pandas ejecuta operaciones inmediatamente; Polars usa ejecución diferida.
- Pandas tiene una comunidad consolidada; Polars es más reciente y menos interoperable.
- Usa Pandas si trabajas con datos pequeños o medianos y buscas simplicidad.
- Usa Polars si necesitas mayor rendimiento con datos grandes y eficiencia en memoria.
- Usa PySpark si tu escenario involucra grandes volúmenes distribuidos y procesamiento en clúster.
La herramienta adecuada depende del tamaño del dataset, los recursos disponibles y los objetivos del análisis.