[PYTHON] Esqueça o PANDAS! Polars é muito melhor! (ou será que não?) 🤔
Primeiramente me desculpem pela audácia de falar para esquecer o pandas, se você conhece e já utilizou deve saber que não deve fazer isso!
Segundamente, qual a minha surpresa ao descobrir o Polars e também tamanha dúvida ao decidir se deveria migrar ou não para a "nova" biblioteca.
Sem mais delongas vamos a análise:
lembrando que todos os meus testes e experiência foram em python 3.11 e 3.12
Tanto o Pandas quanto o Polars são bibliotecas poderosas de manipulação de dados em Python, mas apresentam algumas diferenças entre eles.
Desempenho:
- Polars: Geralmente mais rápido que o Pandas, especialmente para conjuntos de dados grandes. Ele utiliza Rust para sua funcionalidade principal, oferecendo desempenho superior para operações numéricas e filtragem.
- Pandas: Pode ser mais lento para conjuntos de dados grandes, especialmente com operações complexas.
Uso de memória:
- Polars: Requer menos memória do que o Pandas devido às suas estruturas de dados eficientes e execução lazy. Isso o torna ideal para ambientes com recursos limitados.
- Pandas: Usa mais memória devido à sua dependência das estruturas de dados do Python e execução eager.
Usabilidade:
- Pandas: Possui uma sintaxe mais amigável e intuitiva, tornando-a mais fácil de aprender e usar para iniciantes.
- Polars: Pode ser um pouco menos intuitivo do que o Pandas, especialmente devido ao seu estilo de programação funcional. No entanto, oferece uma boa documentação e tutoriais para ajudar os usuários a começar.
Funcionalidade:
- Pandas: Oferece uma ampla gama de recursos e funcionalidades, incluindo limpeza de dados, visualização e análise estatística.
- Polars: Concentra-se nas principais tarefas de manipulação de dados e oferece alguns recursos adicionais, como agregação e junções.
Outros pontos importantes:
- Modelo de execução: O Pandas usa execução eager por padrão, enquanto o Polars oferece opções de execução eager e lazy.
- Representação de dados: O Pandas usa arrays NumPy para armazenamento de dados, enquanto o Polars usa suas próprias estruturas de dados otimizadas para memória.
- Comunidade e ecossistema: O Pandas tem uma comunidade maior e mais madura com uma ampla gama de bibliotecas e extensões disponíveis. O Polars é uma biblioteca relativamente nova, mas sua comunidade está crescendo rapidamente.
| Feature | Pandas | Polars |
|---|---|---|
| Desempenho | Mais lento | Mais rápido |
| Uso de memória | Maior | Menor |
| Usabilidade | Mais fácil | Menos intuitivo |
| Funcionalidade | Ampla variedade | Manipulação de dados central |
| Modelo de execução | Eager | Eager ou Lazy |
| Representação de dados | Arrays NumPy | Estruturas de dados próprias |
| Comunidade e ecossistema | Maior e mais maduro | Crescendo rapidamente |
Considerações finais:
Eu sugiro o Pandas quando:
- Você precisa de uma biblioteca com uma ampla gama de recursos e funcionalidades.
- Você é novo na manipulação de dados em Python.
- Você prioriza a facilidade de uso e a familiaridade.
Eu sugiro o Polars quando:
- Você está trabalhando com grandes conjuntos de dados e o desempenho é crítico.
- Você está familiarizado com conceitos de programação funcional.
- Você está procurando uma biblioteca mais eficiente em termos de memória.
Em última análise, a melhor escolha para você dependerá de seus requisitos e preferências específicas. Você pode até acabar usando as duas bibliotecas em diferentes situações.
Muito obrigado se você chegou até aqui e comenta ai se já conhecia, já usou ou oque achou do Polars!
Abraço!