⚡ Análisis de Datos con Polars
La Unidad 2 te introduce al procesamiento eficiente de datos tabulares utilizando Polars, una librería moderna desarrollada en Rust y diseñada para ofrecer altísimo rendimiento con una sintaxis declarativa en Python. Aprenderás a trabajar tanto en modo inmediato (eager) como en modo diferido (lazy), a transformar datos mediante expresiones, y a estructurar pipelines analíticos limpios y escalables.
Esta unidad es clave para comprender cómo trabajar con grandes volúmenes de datos sin necesidad de clústeres distribuidos, aprovechando al máximo la capacidad de cómputo local.
🎯 Objetivos de la unidad
- Comprender la filosofía y arquitectura de Polars.
- Cargar y transformar datos usando la API expresiva de Polars.
- Utilizar expresiones para crear nuevas columnas y condicionar valores.
- Aplicar agregaciones y agrupaciones avanzadas sobre datos tabulares.
- Optimizar flujos de trabajo con el modo lazy.
- Comparar Polars con herramientas tradicionales como Pandas.
📚 Contenidos
| Tema | Descripción breve |
|---|---|
| ⚙️ Introducción a Polars | Qué es Polars, por qué fue creado y en qué contextos se recomienda usar. |
| 📊 Operaciones Básicas | Carga de datos, selección, filtros y funciones exploratorias. |
| 🧱 Transformaciones con Expresiones | Uso de pl.col, pl.when, pl.lit, y cómo construir pipelines limpios. |
| 📈 Agrupaciones y Agregaciones | Agrupaciones simples y múltiples, funciones condicionales y personalizadas. |
| 🧠 Lazy Mode | Construcción de pipelines diferidos y visualización del plan de ejecución. |
🧠 Recomendación
Te sugerimos comenzar por la introducción conceptual para familiarizarte con las diferencias entre Polars y Pandas. Luego avanza gradualmente por los capítulos técnicos, experimentando en tus propios notebooks con los ejemplos entregados.
Para aprovechar completamente el modo lazy, asegúrate de revisar lazy_mode.md después de entender bien cómo funcionan las expresiones en modo eager.
📚 Prerrequisitos
- Conocimientos básicos de Python y estructuras tipo
DataFrame - Familiaridad con operaciones como filtrado, agrupación y transformación de columnas
- Entorno con Python 3.9+ y Polars instalado (
pip install polars)
✅ ¿Qué lograrás al finalizar esta unidad?
- Manipular datos de forma eficiente con Polars en modo eager y lazy.
- Escribir pipelines de análisis de datos expresivos y optimizados.
- Utilizar expresiones declarativas en lugar de código imperativo.
- Comparar el rendimiento entre Polars y otras librerías como Pandas.