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Datos y análisisReferenciaIntermedioEn el pase

Polars — DataFrame de Alto Rendimiento para Python

Libreria DataFrame ultrarapida basada en Apache Arrow para ETL, analisis de datos y migracion desde pandas, con evaluacion lazy, ejecucion paralela y soporte de streaming para datasets masivos.

Comprobando acceso…

Incluida en el Pase · para Python, Apache Arrow, S3

// resultado_de_ejemplo
Abrir en una pestaña nueva ↗

// qué_hace

Proporciona una referencia completa de la API de Polars para manipulacion de datos en Python con expresiones, evaluacion lazy y ventanas.

// cómo_lo_hace

Documentacion estructurada con ejemplos de codigo para select, filter, group_by, joins, I/O, migracion desde pandas y optimizacion de rendimiento.

// ejemplo_de_uso

Perfecta para sustituir pandas cuando el DataFrame tiene millones de filas y las consultas son lentas. Ej.: agrupar y agregar un CSV de 20 M de registros de eventos con expresiones lazy de Polars en segundos sin cargar todo en RAM.

// plataformas

PythonApache ArrowS3Azure Blob StorageGCSBigQueryExcelParquetCSVJSON
Categoría
Datos y análisis
Tipo
Referencia
Nivel
Intermedio
Licencia
MIT
Seguridad
seguro · riesgo bajo
Versión
1.0.0

// opiniones_de_la_comunidad

Opiniones

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