[Projeto] Polars Vs Pandas

O Pandas tem sido referência em manipulação e análise de dados, uma biblioteca de código aberto, que oferece estruturas de dados de alto desempenho e ferramentas de análise de dados fáceis de usar e amplamente abordada em qualquer curso de dados, até mesmo os mais simples. Sua versatilidade é um dos pontos mais frtes, cobrindo desde a análise de séries temporais e o tratamento de dados categóricos até a análise exploratória de dados.
A posição do Pandas não se deve apenas às suas funcionalidades, mas também ao seu longo histórico no ecossistema de dados Python, biblioteca tem uma longa trajetória, o que resultou a uma legião de usuários, uma comunidade forte e ativa, uma integração extensiva em inúmeros projetos. Essa longevidade criou um efeito de rede poderoso, onde muitas outras bibliotecas foram construídas assumindo DataFrames do Pandas como entrada ou saída.

Em parelelo com o Pandas, o Polars é um concorrente mais recente, lançado em 2021, projetado especificamente para manipulação de dados de alto desempenho. Construída em Rust, uma linguagem de baixo nível que se aproxima da velocidade de C e C++. Essa escolha fundamental de linguagem é diretamente responsável pela velocidade e eficiência de memória do Polars. O Rust permite que o Polars aproveite o multi-threading e as operações SIMD de forma segura e eficaz, evitando as GIL do Python que restringem o Pandas.
O Polars é muito mais rápido, com operações comuns sendo de 5 a 10 vezes mais rápidas que as do Pandas, e em alguns casos, até 10 a 100 vezes mais rápidas. Ele também demonstra uma eficiência de memória significativa, exigindo apenas 2 a 4 vezes o tamanho do conjunto de dados em RAM para operações, em comparação com 5 a 10 vezes para o Pandas. Essa capacidade de lidar com conjuntos de dados maiores antes de encontrar erros de falta de memória é uma vantagem, principalmente pra mim que não sou tão bom em otimização. Sua abordagem em processamento de dados visa resolver os gargalos que o Pandas enfrenta com volumes de dados crescentes.

Olá, Davi! Como vai?

Sua ideia de usar uma abordagem híbrida entre Polars e Pandas é bastante interessante e faz muito sentido, especialmente quando se lida com grandes volumes de dados. O Polars é realmente conhecido por sua eficiência e velocidade em operações de ETL devido ao seu design em Rust e suporte a multi-threading. Isso pode oferecer um desempenho superior em comparação com o Pandas, ainda mais em cenários de processamento intensivo.

Converter o DataFrame do Polars para Pandas no final do processo para aproveitar as bibliotecas de machine learning e visualização do ecossistema Python é uma estratégia válida. No entanto, como você mencionou, o custo de conversão entre os DataFrames é um ponto a considerar. A conversão pode introduzir uma sobrecarga, mas com o uso do Apache Arrow, essa conversão pode ser mais eficiente. O conceito de zero-copy que você mencionou refere-se à capacidade de compartilhar dados entre diferentes estruturas de dados sem a necessidade de copiá-los, o que pode mitigar o impacto da conversão.

No entanto, é importante testar essa abordagem em seu próprio contexto para ver se a sobrecarga de conversão é compensada pelo ganho de desempenho do Polars. A otimização zero-copy pode não ser garantida em todos os casos, dependendo de como os dados são estruturados e manipulados.

Além disso, é sempre bom estar atento a atualizações e melhorias nas bibliotecas, como o pandas 2.0, que pode trazer melhorias de desempenho e compatibilidade com o Apache Arrow.

Em resumo, sua abordagem é promissora, mas como em qualquer estratégia técnica, é importante realizar testes e benchmarks para confirmar os benefícios em seu caso específico.

Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.

Abraço e bons estudos!