Apéndice A — Pandas vs Polars: de la ingeniería de datos clásica a los motores analíticos modernos

mlops
ingenieria-datos
pandas
polars
Autor/a

Wilder Ramírez Delgado

Fecha de publicación

8 de septiembre de 2026

Serie MLOps y Producción · de la ingeniería de datos al monitoreo.

Curso: Bases de Datos Avanzadas / Big Data / Sistemas Analíticos Nivel: Pregrado avanzado – Maestría Autor docente: Universidad del Rosario

Objetivos de aprendizaje

Al finalizar esta sesión, se espera que el estudiante sea capaz de:

  1. Comprender las diferencias conceptuales entre Pandas y Polars en términos de modelo de ejecución, arquitectura y uso de memoria.
  2. Diseñar experimentos reproducibles (benchmarks) para comparar rendimiento de herramientas de procesamiento de datos.
  3. Explicar por qué un motor columnar con ejecución lazy supera a uno eager basado en filas, conectando estos resultados con la teoría de sistemas de bases de datos (OLAP, optimizadores, predicate/projection pushdown).
  4. Construir pipelines de datos realistas (ETL) en ambas librerías y analizar su plan de ejecución.
  5. Evaluar empíricamente el impacto del formato de almacenamiento (CSV vs Parquet) en sistemas analíticos modernos.

Narrativa del notebook

El documento sigue una narrativa estructurada:

“Los datos crecieron más rápido que las herramientas tradicionales.”

  1. Punto de partida: Pandas — el estándar de facto durante más de una década.
  2. El muro: cuando los datasets pasan de MB a GB, Pandas se degrada.
  3. La alternativa: Polars — escrito en Rust, columnar, paralelo y con planificador de consultas.
  4. La evidencia: benchmarks rigurosos sobre un dataset de ≥ 5 millones de filas.
  5. La optimización: formatos columnares (Parquet) y predicate pushdown.
  6. La aplicación: pipelines ETL reales tipo query plan.
  7. La síntesis: conexión con motores OLAP (DuckDB, ClickHouse, Spark, Snowflake).

Nota metodológica: todos los experimentos están diseñados para ser reproducibles (semilla fija, repeticiones múltiples, medición de tiempo y memoria). Los resultados numéricos pueden variar según el hardware del lector, pero las tendencias cualitativas deben mantenerse.

1. Introducción — el problema del crecimiento de los datos

El fenómeno

Durante la última década se ha vivido una explosión en el volumen, velocidad y variedad de los datos:

Año Volumen global estimado Hito tecnológico
2010 ~ 2 ZB Auge de Hadoop / MapReduce
2015 ~ 15 ZB Apache Spark populariza el cómputo in-memory
2020 ~ 64 ZB Data Lakes + Parquet/ORC se vuelven estándar
2025 ~ 180 ZB Motores vectorizados (DuckDB, Polars, Velox)

Este crecimiento obliga a replantear cómo se manipulan tablas. El supuesto implícito de Pandas —“todo cabe en RAM y se procesa en un solo hilo”— comienza a romperse a partir de unos pocos GB en equipos estándar.

¿Por qué Pandas fue suficiente… hasta que no lo fue?

Pandas (Wes McKinney, 2008) se diseñó para:

  • Datasets de laboratorio: miles a millones de filas.
  • Exploración interactiva (evaluación inmediata).
  • Un único núcleo de CPU (Python GIL).
  • Un modelo de memoria basado en NumPy (arrays contiguos, con copias frecuentes).

Cuando el dataset crece, estos supuestos se convierten en cuellos de botella:

  • Sin paralelismo real sobre CPU multinúcleo.
  • Copias de memoria implícitas (p. ej., df[df.x > 0]).
  • Sin optimizador de consultas: lo que se escribe es lo que se ejecuta.
  • Dependencia de CSV / formatos por fila para I/O.

Entra Polars (Ritchie Vink, 2020)

Polars se diseñó desde cero como un motor columnar analítico —más cercano a un query engine que a una librería de Python:

  • Escrito en Rust (sin GIL, zero-cost abstractions).
  • Almacenamiento interno basado en Apache Arrow (columnar, SIMD).
  • Paralelismo multi-hilo nativo.
  • API lazy con optimizador de consultas (parecido a un SQL planner).
  • Predicate pushdown, projection pushdown, common subplan elimination.

Tesis central del notebook: Polars no es “un Pandas más rápido”. Es una arquitectura distinta, conceptualmente más cercana a un motor de base de datos analítica (DuckDB, ClickHouse) que a una librería de manipulación de DataFrames.

2. Instalación de dependencias

Se instalan todas las librerías necesarias. Si ya están instaladas, pip simplemente omitirá la instalación.

  • pandas — librería clásica de manipulación de datos.
  • polars — motor columnar analítico en Rust.
  • pyarrow — backend columnar Apache Arrow (necesario para Parquet).
  • numpy — soporte numérico.
  • matplotlib — visualización.
  • psutil — medición de uso de memoria del proceso.
  • tqdm — barras de progreso opcionales.
%pip install --quiet pandas polars pyarrow numpy matplotlib psutil tqdm
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

3. Importación de librerías y configuración

Se fija una semilla aleatoria para que los resultados sean reproducibles (principio fundamental en diseño experimental).

import os
import gc
import time
import platform
import warnings
from pathlib import Path

import numpy as np
import pandas as pd
import polars as pl
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt

warnings.filterwarnings("ignore")

SEED = 42
np.random.seed(SEED)

DATA_DIR = Path("data_benchmark")
DATA_DIR.mkdir(exist_ok=True)

CSV_PATH = DATA_DIR / "empleados_5m.csv"
PARQUET_PATH = DATA_DIR / "empleados_5m.parquet"

plt.rcParams["figure.figsize"] = (10, 5)
plt.rcParams["axes.grid"] = True
plt.rcParams["grid.alpha"] = 0.3

print("Entorno de ejecucion")
print(f"   Sistema:        {platform.system()} {platform.release()}")
print(f"   Python:         {platform.python_version()}")
print(f"   CPUs logicas:   {psutil.cpu_count(logical=True)}")
print(f"   CPUs fisicas:   {psutil.cpu_count(logical=False)}")
print(f"   RAM total:      {psutil.virtual_memory().total / 1e9:.1f} GB")
print(f"   Pandas:         {pd.__version__}")
print(f"   Polars:         {pl.__version__}")
print(f"   NumPy:          {np.__version__}")
Entorno de ejecucion
   Sistema:        Windows 11
   Python:         3.13.14
   CPUs logicas:   20
   CPUs fisicas:   14
   RAM total:      68.4 GB
   Pandas:         3.0.5
   Polars:         1.43.2
   NumPy:          2.5.1

4. Fundamentos teóricos: Pandas vs Polars

Antes de medir, conviene entender. Un benchmark sin teoría es un show de números sin explicación. Esta sección sienta las bases conceptuales que luego se verificará empíricamente.

4.1 Modelo de ejecución: eager vs lazy

Eager evaluation (Pandas): cada expresión se evalúa inmediatamente y se materializa un resultado en memoria.

df2 = df[df["salario"] > 5000] # ejecuta YA → DataFrame intermedio en RAM
df3 = df2.groupby("departamento").mean() # ejecuta YA → otro DataFrame

Lazy evaluation (Polars .lazy()): cada expresión se registra en un grafo de operaciones (query plan). Nada se computa hasta llamar .collect().

q = (
 df.lazy()
 .filter(pl.col("salario") > 5000)
 .group_by("departamento")
 .agg(pl.col("salario").mean())
)
resultado = q.collect() # ← aquí ocurre TODO
Característica Eager (Pandas) Lazy (Polars)
¿Cuándo se ejecuta? Línea por línea Al llamar .collect()
¿Hay optimizador? No Sí
¿Reordena operaciones? No Sí (push down, fusión, pruning)
¿Materializa intermedios? Siempre Solo si es necesario
Depuración Más simple (ves cada paso) Usar .explain()

Conexión con bases de datos: esta es exactamente la distinción entre ejecutar cada SELECT de forma independiente vs construir un plan de consulta optimizado como lo hacen PostgreSQL, DuckDB, Spark Catalyst, Snowflake, etc. Polars es, literalmente, un motor de consultas.

4.2 Arquitectura: secuencial vs paralelo + vectorización

Pandas: - Construido sobre NumPy. - Python tiene el GIL (Global Interpreter Lock): un solo hilo ejecuta bytecode Python a la vez. - Las operaciones sobre arrays NumPy sí son vectorizadas (C), pero la orquestación (ej. groupby.apply) suele ser Python puro. - Resultado: 1 núcleo efectivo para la mayoría de operaciones no triviales.

Polars: - Escrito en Rust (sin GIL). - Usa Apache Arrow como representación interna (columnar, SIMD-friendly). - Particiona las columnas y distribuye el trabajo en todos los núcleos (work-stealing). - Usa instrucciones SIMD (AVX2/AVX-512) para procesar múltiples valores por ciclo de CPU.

CPU moderna: 8-16 núcleos, cada uno con SIMD de 256 bits (=4 doubles por ciclo).
Pandas: ← usa 1/8
Polars: ← usa 8/8

4.3 Almacenamiento: row-based vs columnar

Row-based (CSV, SQLite en modo transaccional, MySQL OLTP):

fila_1: [id_1, nombre_1, salario_1, fecha_1]
fila_2: [id_2, nombre_2, salario_2, fecha_2]
...
  • Bueno para OLTP: “dame la fila completa del cliente 42”.
  • Malo para OLAP: “promedio de salario” = leer TODAS las columnas aunque solo uses una.

Columnar (Parquet, ORC, Arrow, Polars en memoria):

col_id: [id_1, id_2, id_3, ...]
col_nombre: [nombre_1, nombre_2, nombre_3, ...]
col_salario: [salario_1, salario_2, salario_3, ...]
  • Solo leer las columnas necesarias → projection pushdown.
  • Valores homogéneos → compresión mucho mayor (hasta 10×).
  • SIMD amigable → procesamiento vectorizado.
  • Malo para insertar una fila puntual.

Regla mnemotécnica: row-based = transacciones; column-based = analítica.

4.4 Optimización de consultas

Polars aplica automáticamente (entre otras) estas optimizaciones sobre el plan lazy:

Optimización Qué hace Analogía en SQL
Predicate pushdown Empuja los filter() lo más cerca posible de la fuente de datos. WHERE evaluado antes del JOIN.
Projection pushdown Lee solo las columnas realmente usadas. SELECT col1, col2 en lugar de SELECT *.
Slice pushdown Propaga head() / limit() hasta la lectura. LIMIT aplicado por el optimizador.
Common subplan elimination Deduplica subexpresiones repetidas. CTE reutilizadas.
Type coercion Evita conversiones innecesarias. Type inference del planner.
Streaming / chunked execution Procesa por bloques sin cargar todo en RAM. Ejecución paginada del motor.

Todo esto es exactamente lo que hace el planificador de una base de datos analítica (PostgreSQL EXPLAIN, Spark Catalyst, DuckDB).

4.5 Relación con sistemas de bases de datos modernas

Concepto en BD Equivalente en Polars
Tabla DataFrame / LazyFrame
Consulta SQL Cadena de expresiones (.filter, .select, .group_by)
Plan lógico LazyFrame.explain(optimized=False)
Plan físico LazyFrame.explain(optimized=True)
Motor ejecutor Runtime Rust + Arrow
Catálogo / esquema schema / dtypes
Formato en disco Parquet / Arrow IPC

Conclusión didáctica: quien sepa escribir SQL y entienda cómo funciona un planificador de consultas, ya comprende Polars. Solo cambia la sintaxis.

5. Generación de un dataset sintético de ≥ 5 millones de filas

Para comparar herramientas de forma realista se requiere datos grandes y heterogéneos (numéricos, categóricos, fechas y strings), que es el caso típico de un sistema transaccional empresarial.

Escenario: tabla de empleados de una multinacional ficticia con 5 millones de registros.

Esquema:

Columna Tipo Descripción
id_empleado int64 identificador único
nombre str nombre de pila
apellido str apellido
departamento str (categórico) 10 departamentos posibles
pais str (categórico) 8 países
cargo str (categórico) 6 niveles jerárquicos
salario float64 salario anual en USD
bonus_pct float64 bono como porcentaje
antiguedad_anios int32 años en la empresa
fecha_ingreso date fecha de contratación
activo bool si está activo actualmente

Diseño estadístico: se usa distribuciones reales (lognormal para salarios, uniforme para categorías) para que las agregaciones sean estadísticamente interesantes.

N_FILAS = 5_000_000

DEPARTAMENTOS = ["Ingenieria", "Ventas", "Marketing", "Finanzas", "RRHH",
                 "Operaciones", "Legal", "Producto", "Soporte", "Data"]
PAISES = ["Colombia", "Mexico", "Argentina", "Chile", "Peru",
          "Brasil", "Espana", "EEUU"]
CARGOS = ["Junior", "SemiSenior", "Senior", "Lead", "Manager", "Director"]
NOMBRES = ["Ana", "Carlos", "Maria", "Juan", "Sofia", "Luis", "Laura",
           "Diego", "Valentina", "Andres", "Camila", "Jorge", "Paula", "Felipe"]
APELLIDOS = ["Gomez", "Rodriguez", "Martinez", "Lopez", "Garcia", "Perez",
             "Sanchez", "Ramirez", "Torres", "Vargas", "Jimenez", "Ruiz"]


def generar_dataset(n: int, seed: int = SEED) -> pd.DataFrame:
    """Genera un DataFrame sintetico de empleados de tamano n."""
    rng = np.random.default_rng(seed)

    salario = rng.lognormal(mean=10.5, sigma=0.5, size=n).round(2)
    bonus_pct = rng.uniform(0.0, 0.25, size=n).round(4)
    antiguedad = rng.integers(0, 35, size=n, dtype=np.int32)

    fecha_base = np.datetime64("1990-01-01")
    dias_totales = np.datetime64("2025-01-01") - fecha_base
    offsets = rng.integers(0, int(dias_totales / np.timedelta64(1, "D")), size=n)
    fechas = fecha_base + offsets.astype("timedelta64[D]")

    df = pd.DataFrame({
        "id_empleado":      np.arange(1, n + 1, dtype=np.int64),
        "nombre":           rng.choice(NOMBRES, size=n),
        "apellido":         rng.choice(APELLIDOS, size=n),
        "departamento":     rng.choice(DEPARTAMENTOS, size=n),
        "pais":             rng.choice(PAISES, size=n),
        "cargo":            rng.choice(CARGOS, size=n),
        "salario":          salario,
        "bonus_pct":        bonus_pct,
        "antiguedad_anios": antiguedad,
        "fecha_ingreso":    fechas,
        "activo":           rng.random(size=n) > 0.1,
    })
    return df


print(f"Generando dataset de {N_FILAS:,} filas ...")
t0 = time.perf_counter()
df_origen = generar_dataset(N_FILAS)
print(f"Generado en {time.perf_counter() - t0:.2f} s")
print(f"   Filas:    {len(df_origen):,}")
print(f"   Columnas: {df_origen.shape[1]}")
print(f"   Memoria:  {df_origen.memory_usage(deep=True).sum() / 1e6:.1f} MB")
df_origen.head()
Generando dataset de 5,000,000 filas ...
Generado en 4.46 s
   Filas:    5,000,000
   Columnas: 11
   Memoria:  542.9 MB
id_empleado nombre apellido departamento pais cargo salario bonus_pct antiguedad_anios fecha_ingreso activo
0 1 Laura Sanchez Ingenieria Brasil Lead 42292.22 0.0465 17 2024-12-31 True
1 2 Laura Lopez Ingenieria Espana Senior 21590.48 0.2123 32 1994-03-01 False
2 3 Paula Perez Marketing Argentina Manager 52850.67 0.1869 9 1993-12-24 True
3 4 Juan Vargas Marketing Chile Director 58121.00 0.1109 6 2018-12-16 False
4 5 Sofia Ramirez Marketing Brasil Junior 13690.84 0.1404 26 2023-12-02 True

5.1 Guardado en CSV

El formato CSV es el más universal pero también el más ineficiente para análisis: es row-based, no comprimido, sin tipos, y requiere parseo textual en lectura. Es la peor combinación para cargas analíticas, pero es el estándar de intercambio.

Se guarda solo si no existe (para no repetir el costoso I/O en cada ejecución).

COLUMNAS_ESPERADAS = {
    "id_empleado", "nombre", "apellido", "departamento", "pais",
    "cargo", "salario", "bonus_pct", "antiguedad_anios",
    "fecha_ingreso", "activo",
}


def _csv_tiene_esquema_correcto(ruta) -> bool:
    """Lee solo la cabecera del CSV para validar que coincide con el esquema esperado."""
    try:
        cabecera = pd.read_csv(ruta, nrows=0).columns
        return set(cabecera) == COLUMNAS_ESPERADAS
    except Exception:
        return False


regenerar = (not CSV_PATH.exists()) or (not _csv_tiene_esquema_correcto(CSV_PATH))

if regenerar:
    if CSV_PATH.exists():
        print(f"El CSV existente no coincide con el esquema esperado; se regenera.")
        CSV_PATH.unlink()
        if PARQUET_PATH.exists():
            PARQUET_PATH.unlink()
    print(f"Escribiendo {CSV_PATH} ...")
    t0 = time.perf_counter()
    df_origen.to_csv(CSV_PATH, index=False)
    print(f"CSV escrito en {time.perf_counter() - t0:.2f} s")
else:
    print(f"El archivo {CSV_PATH} ya existe con el esquema correcto. Se omite la escritura.")

print(f"   Tamano en disco: {CSV_PATH.stat().st_size / 1e6:.1f} MB")

del df_origen
gc.collect()
Escribiendo data_benchmark\empleados_5m.csv ...
CSV escrito en 13.31 s
   Tamano en disco: 399.8 MB
0

6. Carga del dataset: Pandas vs Polars

Teoría: ¿qué pasa internamente al leer un CSV?

  1. Pandas (pd.read_csv)
  • Parser en C (rápido) pero invocado por un único hilo.
  • Inferencia de tipos por sniffing de las primeras filas.
  • Copia los datos a estructuras NumPy (mutables, basadas en ndarray de un solo tipo por columna).
  1. Polars (pl.read_csv)
  • Parser multi-hilo escrito en Rust.
  • Particiona el archivo en chunks y los parsea en paralelo.
  • Resultado almacenado en memoria columnar Arrow, compatible con zero-copy.

Hipótesis H0: Polars leerá el CSV significativamente más rápido que Pandas sobre la misma máquina.

print("Cargando CSV con Pandas ...")
t0 = time.perf_counter()
df_pd = pd.read_csv(CSV_PATH, parse_dates=["fecha_ingreso"])
t_pd = time.perf_counter() - t0
print(f"Pandas:  {t_pd:.2f} s | shape={df_pd.shape} | "
      f"memoria={df_pd.memory_usage(deep=True).sum()/1e6:.1f} MB")

print("Cargando CSV con Polars ...")
t0 = time.perf_counter()
df_pl = pl.read_csv(CSV_PATH, try_parse_dates=True)
t_pl = time.perf_counter() - t0
print(f"Polars:  {t_pl:.2f} s | shape={df_pl.shape} | "
      f"memoria={df_pl.estimated_size()/1e6:.1f} MB")

print(f"\nSpeed-up inicial: Polars es {t_pd / t_pl:.1f}x mas rapido que Pandas leyendo CSV")
Cargando CSV con Pandas ...
Pandas:  7.06 s | shape=(5000000, 11) | memoria=562.9 MB
Cargando CSV con Polars ...
Polars:  0.25 s | shape=(5000000, 11) | memoria=338.5 MB

Speed-up inicial: Polars es 28.7x mas rapido que Pandas leyendo CSV

7. Operaciones fundamentales: Pandas vs Polars lado a lado

A continuación se presentan las operaciones más comunes de manipulación de datos, mostrando el código equivalente en ambas librerías.

Este bloque tiene propósito didáctico: no se miden tiempos; los benchmarks aparecen en secciones posteriores.

7.1 Selección de columnas

Operación Pandas Polars
Seleccionar 1 columna df["salario"] df["salario"] o df.select("salario")
Seleccionar varias df[["a","b"]] df.select(["a","b"]) o df.select(pl.col("a"), pl.col("b")) 
print("--- Pandas ---")
print(df_pd[["nombre", "departamento", "salario"]].head(3))

print("\n--- Polars ---")
print(df_pl.select(["nombre", "departamento", "salario"]).head(3))
--- Pandas ---
  nombre departamento   salario
0  Laura   Ingenieria  42292.22
1  Laura   Ingenieria  21590.48
2  Paula    Marketing  52850.67

--- Polars ---
shape: (3, 3)
┌────────┬──────────────┬──────────┐
│ nombre ┆ departamento ┆ salario  │
│ ---    ┆ ---          ┆ ---      │
│ str    ┆ str          ┆ f64      │
╞════════╪══════════════╪══════════╡
│ Laura  ┆ Ingenieria   ┆ 42292.22 │
│ Laura  ┆ Ingenieria   ┆ 21590.48 │
│ Paula  ┆ Marketing    ┆ 52850.67 │
└────────┴──────────────┴──────────┘

7.2 Filtrado de filas

  • Pandas usa indexación booleana (df[mask]) que siempre crea una copia.
  • Polars usa la expresión pl.col(...) dentro de .filter(...): es una expresión simbólica que el motor puede optimizar y paralelizar.
pd_filtrado = df_pd[(df_pd["salario"] > 50_000) & (df_pd["pais"] == "Colombia")]
print(f"Pandas  -> {len(pd_filtrado):,} filas con salario > 50k en Colombia")

pl_filtrado = df_pl.filter(
    (pl.col("salario") > 50_000) & (pl.col("pais") == "Colombia")
)
print(f"Polars  -> {pl_filtrado.height:,} filas con salario > 50k en Colombia")
Pandas  -> 164,319 filas con salario > 50k en Colombia
Polars  -> 164,319 filas con salario > 50k en Colombia

7.3 GroupBy y agregaciones

Esta es una de las operaciones donde la diferencia de arquitectura resulta notoria:

  • Pandas: groupby secuencial, construye índices hash en un hilo.
  • Polars: group_by paralelo, cada partición agrega por separado y luego combina (parallel reduce).
print("--- Pandas: salario promedio por departamento ---")
res_pd = (
    df_pd.groupby("departamento", as_index=False)
         .agg(salario_medio=("salario", "mean"),
              empleados=("id_empleado", "count"))
         .sort_values("salario_medio", ascending=False)
)
print(res_pd.head())

print("\n--- Polars: equivalente ---")
res_pl = (
    df_pl.group_by("departamento")
         .agg(
             salario_medio=pl.col("salario").mean(),
             empleados=pl.len(),
         )
         .sort("salario_medio", descending=True)
)
print(res_pl.head())
--- Pandas: salario promedio por departamento ---
  departamento  salario_medio  empleados
1     Finanzas   41224.563747     499968
0         Data   41192.060541     500358
3        Legal   41181.948300     500121
2   Ingenieria   41171.397202     499792
6     Producto   41160.618997     500180

--- Polars: equivalente ---
shape: (5, 3)
┌──────────────┬───────────────┬───────────┐
│ departamento ┆ salario_medio ┆ empleados │
│ ---          ┆ ---           ┆ ---       │
│ str          ┆ f64           ┆ u32       │
╞══════════════╪═══════════════╪═══════════╡
│ Finanzas     ┆ 41224.563747  ┆ 499968    │
│ Data         ┆ 41192.060541  ┆ 500358    │
│ Legal        ┆ 41181.9483    ┆ 500121    │
│ Ingenieria   ┆ 41171.397202  ┆ 499792    │
│ Producto     ┆ 41160.618997  ┆ 500180    │
└──────────────┴───────────────┴───────────┘

7.4 Creación de columnas (feature engineering)

  • En Pandas las nuevas columnas se asignan directamente: df["x"] = .... Esto modifica el objeto (mutabilidad).
  • En Polars se usa with_columns que devuelve un nuevo DataFrame (inmutable), alineado con la filosofía funcional.
df_pd_ext = df_pd.assign(
    salario_total=lambda d: d["salario"] * (1 + d["bonus_pct"]),
    nivel=lambda d: np.where(d["salario"] > 70_000, "alto", "medio"),
)
print("Pandas:")
print(df_pd_ext[["salario", "bonus_pct", "salario_total", "nivel"]].head(3))

df_pl_ext = df_pl.with_columns(
    (pl.col("salario") * (1 + pl.col("bonus_pct"))).alias("salario_total"),
    pl.when(pl.col("salario") > 70_000).then(pl.lit("alto"))
      .otherwise(pl.lit("medio")).alias("nivel"),
)
print("\nPolars:")
print(df_pl_ext.select(["salario", "bonus_pct", "salario_total", "nivel"]).head(3))
Pandas:
    salario  bonus_pct  salario_total  nivel
0  42292.22     0.0465   44258.808230  medio
1  21590.48     0.2123   26174.138904  medio
2  52850.67     0.1869   62728.460223  medio

Polars:
shape: (3, 4)
┌──────────┬───────────┬───────────────┬───────┐
│ salario  ┆ bonus_pct ┆ salario_total ┆ nivel │
│ ---      ┆ ---       ┆ ---           ┆ ---   │
│ f64      ┆ f64       ┆ f64           ┆ str   │
╞══════════╪═══════════╪═══════════════╪═══════╡
│ 42292.22 ┆ 0.0465    ┆ 44258.80823   ┆ medio │
│ 21590.48 ┆ 0.2123    ┆ 26174.138904  ┆ medio │
│ 52850.67 ┆ 0.1869    ┆ 62728.460223  ┆ medio │
└──────────┴───────────┴───────────────┴───────┘

7.5 Ordenamiento

Polars ordena en paralelo (radix sort / pdqsort paralelo). Pandas usa ndarray.sort de NumPy (un hilo).

print("Pandas (top 3 salarios):")
print(df_pd.sort_values("salario", ascending=False).head(3)[["nombre", "salario"]])

print("\nPolars (top 3 salarios):")
print(df_pl.sort("salario", descending=True).head(3).select(["nombre", "salario"]))
Pandas (top 3 salarios):
            nombre    salario
2949745     Carlos  517063.32
42665         Luis  444016.77
182513   Valentina  440928.52

Polars (top 3 salarios):
shape: (3, 2)
┌───────────┬───────────┐
│ nombre    ┆ salario   │
│ ---       ┆ ---       │
│ str       ┆ f64       │
╞═══════════╪═══════════╡
│ Carlos    ┆ 517063.32 │
│ Luis      ┆ 444016.77 │
│ Valentina ┆ 440928.52 │
└───────────┴───────────┘

8. Diseño experimental

Antes de medir, se formaliza el experimento siguiendo buenas prácticas científicas.

8.1 Hipótesis

# Hipótesis
H1 Polars es significativamente más rápido que Pandas en lectura de CSV gracias al parser multi-hilo.
H2 Polars muestra mayor ganancia relativa en operaciones con alto paralelismo (groupby, joins).
H3 La ejecución lazy de Polars ejecuta menos trabajo que la eager, incluso para el mismo resultado, porque aplica predicate/projection pushdown.
H4 Parquet acelera la lectura en > 3× frente a CSV y reduce el tamaño en disco en > 5×.
H5 La ventaja de Polars crece con el tamaño del dataset (mayor pendiente negativa en la curva de tiempo / filas).

8.2 Variables

  • Independientes (controladas): librería (Pandas / Polars), operación, tamaño del dataset, formato (CSV / Parquet), modo (eager / lazy).
  • Dependientes (medidas): tiempo de ejecución (s) y uso máximo de memoria residente (MB).
  • Control: misma máquina, misma semilla, mismo orden de operaciones, garbage collection forzado antes de cada medición.

8.3 Protocolo

  1. Antes de cada medición: gc.collect() y pausa breve.
  2. Cada experimento se repite ≥ 3 veces; se reporta el promedio y la desviación estándar.
  3. La medición de memoria usa psutil.Process.memory_info().rss antes y después (peak RSS aproximado).
  4. No se mezclan mediciones: cada benchmark es auto-contenido.
  5. Se evita el warm-up sesgado: se incluyen todas las repeticiones en el promedio (principio conservador).

Limitaciones: la medición vía RSS subestima picos internos y puede verse afectada por el allocador. Para análisis forense real se usaría memory_profiler, tracemalloc o valgrind massif. Para los propósitos pedagógicos de este notebook, RSS es suficiente.

8.4 Función de benchmarking reproducible

Se construye una función benchmark() que:

  • Fuerza gc.collect() antes de medir.
  • Ejecuta la función objetivo n_repeticiones veces.
  • Mide tiempo con time.perf_counter (monótono, alta resolución).
  • Mide el delta de memoria residente con psutil.
  • Devuelve un diccionario con estadísticas resumidas.
_proc = psutil.Process(os.getpid())


def _rss_mb() -> float:
    """Memoria residente del proceso en MB."""
    return _proc.memory_info().rss / (1024 * 1024)


def benchmark(func, n_repeticiones: int = 3, etiqueta: str = "") -> dict:
    """
    Mide tiempo (s) y delta de memoria (MB) de ejecutar `func` n veces.
    - func: callable sin argumentos.
    - Devuelve media, std, minimo y delta de memoria medio.
    """
    tiempos, memorias = [], []
    for _ in range(n_repeticiones):
        gc.collect()
        mem_antes = _rss_mb()
        t0 = time.perf_counter()
        resultado = func()
        t1 = time.perf_counter()
        mem_despues = _rss_mb()
        tiempos.append(t1 - t0)
        memorias.append(max(0.0, mem_despues - mem_antes))
        del resultado
        gc.collect()

    return {
        "etiqueta":     etiqueta,
        "tiempo_medio": float(np.mean(tiempos)),
        "tiempo_std":   float(np.std(tiempos)),
        "tiempo_min":   float(np.min(tiempos)),
        "memoria_mb":   float(np.mean(memorias)),
        "n":            n_repeticiones,
    }


def imprimir_resultado(r: dict) -> None:
    print(f"{r['etiqueta']:<40}  t = {r['tiempo_medio']:7.3f} s  "
          f"+/- {r['tiempo_std']:.3f}  |  dmem ~ {r['memoria_mb']:6.1f} MB")


resultados = {}
print("Framework de benchmarking listo.")
Framework de benchmarking listo.

9. Benchmarks

9.1 Benchmark 1 — Lectura de CSV

Qué mide: tiempo en llevar 5M filas desde disco a memoria.

Por qué importa: la ingesta suele ser el paso más costoso de un pipeline analítico y es el primer lugar donde se nota la diferencia entre parsers de un hilo vs parsers multi-hilo.

r_pd = benchmark(lambda: pd.read_csv(CSV_PATH, parse_dates=["fecha_ingreso"]),
                 etiqueta="Pandas  read_csv")
r_pl = benchmark(lambda: pl.read_csv(CSV_PATH, try_parse_dates=True),
                 etiqueta="Polars  read_csv")

imprimir_resultado(r_pd)
imprimir_resultado(r_pl)
resultados["lectura_csv"] = {"pandas": r_pd, "polars": r_pl}

print(f"\nPolars es {r_pd['tiempo_medio']/r_pl['tiempo_medio']:.1f}x mas rapido leyendo CSV.")
Pandas  read_csv                          t =   7.072 s  +/- 0.058  |  dmem ~  249.7 MB
Polars  read_csv                          t =   0.203 s  +/- 0.005  |  dmem ~  308.1 MB

Polars es 34.9x mas rapido leyendo CSV.

9.2 Benchmark 2 — Filtrado

Qué mide: tiempo de filtrar ~10% de las filas con dos condiciones (AND).

Por qué importa: el filtrado es la operación más frecuente en un pipeline. En Pandas implica crear una máscara booleana y hacer fancy indexing (copia). En Polars se ejecuta en paralelo con SIMD.

def filtro_pandas():
    return df_pd[(df_pd["salario"] > 60_000) & (df_pd["pais"] == "Colombia")]


def filtro_polars():
    return df_pl.filter((pl.col("salario") > 60_000) & (pl.col("pais") == "Colombia"))


r_pd = benchmark(filtro_pandas, etiqueta="Pandas  filter")
r_pl = benchmark(filtro_polars, etiqueta="Polars  filter")

imprimir_resultado(r_pd)
imprimir_resultado(r_pl)
resultados["filtrado"] = {"pandas": r_pd, "polars": r_pl}
print(f"Speed-up: {r_pd['tiempo_medio']/r_pl['tiempo_medio']:.1f}x")
Pandas  filter                            t =   0.077 s  +/- 0.016  |  dmem ~    3.8 MB
Polars  filter                            t =   0.022 s  +/- 0.021  |  dmem ~    1.5 MB
Speed-up: 3.5x

9.3 Benchmark 3 — GroupBy simple

Qué mide: agrupación por una sola columna de baja cardinalidad (10 departamentos) y cálculo de la media.

Por qué importa: es el patrón más común en informes OLAP. Polars construye la tabla hash en paralelo.

def groupby_simple_pandas():
    return df_pd.groupby("departamento")["salario"].mean()


def groupby_simple_polars():
    return df_pl.group_by("departamento").agg(pl.col("salario").mean())


r_pd = benchmark(groupby_simple_pandas, etiqueta="Pandas  groupby simple")
r_pl = benchmark(groupby_simple_polars, etiqueta="Polars  group_by simple")

imprimir_resultado(r_pd)
imprimir_resultado(r_pl)
resultados["groupby_simple"] = {"pandas": r_pd, "polars": r_pl}
print(f"Speed-up: {r_pd['tiempo_medio']/r_pl['tiempo_medio']:.1f}x")
Pandas  groupby simple                    t =   0.183 s  +/- 0.009  |  dmem ~   10.9 MB
Polars  group_by simple                   t =   0.014 s  +/- 0.001  |  dmem ~   24.5 MB
Speed-up: 13.0x

9.4 Benchmark 4 — GroupBy complejo

Qué mide: agrupación por 3 columnas (pais, departamento, cargo) con múltiples agregaciones simultáneas (media, suma, conteo, mínimo, máximo, std).

Por qué importa: con múltiples agregados, Polars puede fusionar las pasadas en una sola; Pandas ejecuta cada agregado como pasada separada.

def groupby_complejo_pandas():
    return (
        df_pd.groupby(["pais", "departamento", "cargo"])
             .agg(salario_medio=("salario", "mean"),
                  salario_suma=("salario", "sum"),
                  salario_min=("salario", "min"),
                  salario_max=("salario", "max"),
                  salario_std=("salario", "std"),
                  empleados=("id_empleado", "count"))
    )


def groupby_complejo_polars():
    return (
        df_pl.group_by(["pais", "departamento", "cargo"])
             .agg(
                 salario_medio=pl.col("salario").mean(),
                 salario_suma=pl.col("salario").sum(),
                 salario_min=pl.col("salario").min(),
                 salario_max=pl.col("salario").max(),
                 salario_std=pl.col("salario").std(),
                 empleados=pl.len(),
             )
    )


r_pd = benchmark(groupby_complejo_pandas, etiqueta="Pandas  groupby complejo")
r_pl = benchmark(groupby_complejo_polars, etiqueta="Polars  group_by complejo")

imprimir_resultado(r_pd)
imprimir_resultado(r_pl)
resultados["groupby_complejo"] = {"pandas": r_pd, "polars": r_pl}
print(f"Speed-up: {r_pd['tiempo_medio']/r_pl['tiempo_medio']:.1f}x")
Pandas  groupby complejo                  t =   0.609 s  +/- 0.004  |  dmem ~    0.2 MB
Polars  group_by complejo                 t =   0.132 s  +/- 0.013  |  dmem ~  355.0 MB
Speed-up: 4.6x

9.5 Benchmark 5 — Operaciones vectorizadas

Qué mide: crear tres columnas derivadas (aritmética + condicional), operaciones “embarazosamente paralelas”.

Por qué importa: muestra el beneficio puro de SIMD + multi-thread sin hashing ni sorting.

def vectorizado_pandas():
    return df_pd.assign(
        salario_total=df_pd["salario"] * (1 + df_pd["bonus_pct"]),
        salario_mensual=df_pd["salario"] / 12,
        nivel=np.where(df_pd["salario"] > 70_000, "alto", "medio"),
    )


def vectorizado_polars():
    return df_pl.with_columns(
        (pl.col("salario") * (1 + pl.col("bonus_pct"))).alias("salario_total"),
        (pl.col("salario") / 12).alias("salario_mensual"),
        pl.when(pl.col("salario") > 70_000).then(pl.lit("alto"))
          .otherwise(pl.lit("medio")).alias("nivel"),
    )


r_pd = benchmark(vectorizado_pandas, etiqueta="Pandas  vectorizado")
r_pl = benchmark(vectorizado_polars, etiqueta="Polars  vectorizado")

imprimir_resultado(r_pd)
imprimir_resultado(r_pl)
resultados["vectorizado"] = {"pandas": r_pd, "polars": r_pl}
print(f"Speed-up: {r_pd['tiempo_medio']/r_pl['tiempo_medio']:.1f}x")
Pandas  vectorizado                       t =   0.659 s  +/- 0.006  |  dmem ~   95.1 MB
Polars  vectorizado                       t =   0.037 s  +/- 0.039  |  dmem ~   48.0 MB
Speed-up: 17.6x

9.6 Benchmark 6 — JOIN entre dos datasets grandes

Qué mide: un INNER JOIN entre el dataset de empleados (5M) y una tabla de países con información adicional (salario mínimo legal y PIB per cápita).

Por qué importa: JOIN es la operación relacional por excelencia. Polars usa hash join paralelo; Pandas merge usa un algoritmo también en C pero de un solo hilo.

paises_info_pd = pd.DataFrame({
    "pais":        PAISES,
    "salario_min": [350, 320, 450, 430, 280, 300, 1100, 1500],
    "pib_pc":      [6400, 9900, 10000, 15900, 7000, 8700, 29500, 70000],
})
paises_info_pl = pl.from_pandas(paises_info_pd)


def join_pandas():
    return df_pd.merge(paises_info_pd, on="pais", how="inner")


def join_polars():
    return df_pl.join(paises_info_pl, on="pais", how="inner")


r_pd = benchmark(join_pandas, etiqueta="Pandas  merge (join)")
r_pl = benchmark(join_polars, etiqueta="Polars  join")

imprimir_resultado(r_pd)
imprimir_resultado(r_pl)
resultados["join"] = {"pandas": r_pd, "polars": r_pl}
print(f"Speed-up: {r_pd['tiempo_medio']/r_pl['tiempo_medio']:.1f}x")
Pandas  merge (join)                      t =   0.564 s  +/- 0.002  |  dmem ~   73.3 MB
Polars  join                              t =   0.123 s  +/- 0.018  |  dmem ~  183.6 MB
Speed-up: 4.6x

9.7 Benchmark 7 — Pipeline completo

Qué mide: un query realista que encadena 5 operaciones (filter → with_columns → join → group_by → sort).

Por qué importa: es un escenario representativo de la práctica. Aquí la optimización de consultas de Polars empieza a brillar: puede fusionar pasos, empujar filtros y eliminar columnas no usadas.

def pipeline_pandas():
    df_f = df_pd[df_pd["activo"]].copy()
    df_f["salario_total"] = df_f["salario"] * (1 + df_f["bonus_pct"])
    df_j = df_f.merge(paises_info_pd, on="pais", how="inner")
    df_j["salario_vs_min"] = df_j["salario"] / df_j["salario_min"]
    out = (
        df_j.groupby(["pais", "departamento"])
            .agg(salario_medio=("salario_total", "mean"),
                 empleados=("id_empleado", "count"),
                 ratio_vs_min=("salario_vs_min", "mean"))
            .reset_index()
            .sort_values("salario_medio", ascending=False)
    )
    return out


def pipeline_polars_eager():
    return (
        df_pl.filter(pl.col("activo"))
             .with_columns(
                 (pl.col("salario") * (1 + pl.col("bonus_pct"))).alias("salario_total")
             )
             .join(paises_info_pl, on="pais", how="inner")
             .with_columns(
                 (pl.col("salario") / pl.col("salario_min")).alias("salario_vs_min")
             )
             .group_by(["pais", "departamento"])
             .agg(
                 salario_medio=pl.col("salario_total").mean(),
                 empleados=pl.len(),
                 ratio_vs_min=pl.col("salario_vs_min").mean(),
             )
             .sort("salario_medio", descending=True)
    )


def pipeline_polars_lazy():
    return (
        df_pl.lazy()
             .filter(pl.col("activo"))
             .with_columns(
                 (pl.col("salario") * (1 + pl.col("bonus_pct"))).alias("salario_total")
             )
             .join(paises_info_pl.lazy(), on="pais", how="inner")
             .with_columns(
                 (pl.col("salario") / pl.col("salario_min")).alias("salario_vs_min")
             )
             .group_by(["pais", "departamento"])
             .agg(
                 salario_medio=pl.col("salario_total").mean(),
                 empleados=pl.len(),
                 ratio_vs_min=pl.col("salario_vs_min").mean(),
             )
             .sort("salario_medio", descending=True)
             .collect()
    )


r_pd  = benchmark(pipeline_pandas,       etiqueta="Pandas  pipeline completo")
r_ple = benchmark(pipeline_polars_eager, etiqueta="Polars  pipeline eager")
r_pll = benchmark(pipeline_polars_lazy,  etiqueta="Polars  pipeline lazy")

imprimir_resultado(r_pd)
imprimir_resultado(r_ple)
imprimir_resultado(r_pll)
resultados["pipeline"] = {"pandas": r_pd, "polars_eager": r_ple, "polars_lazy": r_pll}
print(f"\nLazy vs Pandas:  {r_pd['tiempo_medio']/r_pll['tiempo_medio']:.1f}x")
print(f"Lazy vs Eager:   {r_ple['tiempo_medio']/r_pll['tiempo_medio']:.2f}x")
Pandas  pipeline completo                 t =   1.480 s  +/- 0.020  |  dmem ~  100.5 MB
Polars  pipeline eager                    t =   0.224 s  +/- 0.043  |  dmem ~  511.5 MB
Polars  pipeline lazy                     t =   0.180 s  +/- 0.061  |  dmem ~    2.0 MB

Lazy vs Pandas:  8.2x
Lazy vs Eager:   1.24x

9.8 Benchmark 8 — Lazy vs Eager en Polars + inspección del plan

Aquí se verifica H3: ¿realmente la ejecución lazy optimiza algo?

Se usa LazyFrame.explain() para mirar el plan de consulta. Esto es análogo a EXPLAIN ANALYZE en PostgreSQL o DESCRIBE PLAN en Spark.

consulta = (
    pl.scan_csv(CSV_PATH, try_parse_dates=True)
      .filter(pl.col("activo"))
      .filter(pl.col("salario") > 40_000)
      .select(["departamento", "pais", "salario", "bonus_pct"])
      .group_by(["departamento", "pais"])
      .agg(
          salario_medio=pl.col("salario").mean(),
          bonus_medio=pl.col("bonus_pct").mean(),
      )
      .sort("salario_medio", descending=True)
)

print("=== Plan NO optimizado (logico) ===")
print(consulta.explain(optimized=False))

print("\n=== Plan OPTIMIZADO (fisico) ===")
print(consulta.explain(optimized=True))
=== Plan NO optimizado (logico) ===
SORT BY [descending: [true]] [col("salario_medio")]
  AGGREGATE[maintain_order: false]
    [col("salario").mean().alias("salario_medio"), col("bonus_pct").mean().alias("bonus_medio")] BY [col("departamento"), col("pais")]
    FROM
    SELECT [col("departamento"), col("pais"), col("salario"), col("bonus_pct")]
      FILTER col("salario") > 40000.0
      FROM
        FILTER col("activo")
        FROM
          Csv SCAN [data_benchmark/empleados_5m.csv]
          PROJECT */11 COLUMNS
          ESTIMATED ROWS: 5331221

=== Plan OPTIMIZADO (fisico) ===
SORT BY [descending: [true]] [col("salario_medio")]
  AGGREGATE[maintain_order: false]
    [col("salario").mean().alias("salario_medio"), col("bonus_pct").mean().alias("bonus_medio")] BY [col("departamento"), col("pais")]
    FROM
    simple π 4/4 ["departamento", "pais", ... 2 other columns]
      Csv SCAN [data_benchmark/empleados_5m.csv]
      PROJECT 5/11 COLUMNS
      SELECTION: col("activo") & (col("salario") > 40000.0)
      ESTIMATED ROWS: 5331221

Qué observar en el plan optimizado: - Los FILTER aparecen pegados al SCAN (predicate pushdown). - Solo se leen las columnas realmente usadas (projection pushdown). - Dos filtros se fusionan en uno (filter combination).

Este es exactamente el tipo de optimización que hace el planner de una base de datos analítica.

def eager_equivalente():
    df = pl.read_csv(CSV_PATH, try_parse_dates=True)
    df = df.filter(pl.col("activo"))
    df = df.filter(pl.col("salario") > 40_000)
    df = df.select(["departamento", "pais", "salario", "bonus_pct"])
    return (
        df.group_by(["departamento", "pais"])
          .agg(salario_medio=pl.col("salario").mean(),
               bonus_medio=pl.col("bonus_pct").mean())
          .sort("salario_medio", descending=True)
    )


def lazy_equivalente():
    return consulta.collect()


r_eager = benchmark(eager_equivalente, etiqueta="Polars  EAGER (desde CSV)")
r_lazy  = benchmark(lazy_equivalente,  etiqueta="Polars  LAZY  (scan_csv)")

imprimir_resultado(r_eager)
imprimir_resultado(r_lazy)
resultados["lazy_vs_eager"] = {"eager": r_eager, "lazy": r_lazy}
print(f"\nLazy es {r_eager['tiempo_medio']/r_lazy['tiempo_medio']:.2f}x mas rapido "
      "(gracias a pushdown de filtros y proyeccion).")
Polars  EAGER (desde CSV)                 t =   0.272 s  +/- 0.005  |  dmem ~  333.3 MB
Polars  LAZY  (scan_csv)                  t =   0.303 s  +/- 0.007  |  dmem ~   75.8 MB

Lazy es 0.90x mas rapido (gracias a pushdown de filtros y proyeccion).

9.9 Benchmark 9 — Curvas de escalabilidad

Qué mide: cómo crece el tiempo de una operación groupby al aumentar el tamaño del dataset: 100k → 500k → 1M → 2M → 5M.

Por qué importa: valida H5. Se busca observar si Polars escala mejor que linealmente en comparación con Pandas gracias al paralelismo.

tamanios = [100_000, 500_000, 1_000_000, 2_000_000, 5_000_000]
escalabilidad = {"n": [], "pandas": [], "polars": []}

for n in tamanios:
    sub_pd = df_pd.head(n)
    sub_pl = df_pl.head(n)

    t_pd = benchmark(
        lambda: sub_pd.groupby(["pais", "departamento"])["salario"].mean(),
        n_repeticiones=3, etiqueta=f"Pandas n={n:,}",
    )["tiempo_medio"]
    t_pl = benchmark(
        lambda: sub_pl.group_by(["pais", "departamento"]).agg(pl.col("salario").mean()),
        n_repeticiones=3, etiqueta=f"Polars n={n:,}",
    )["tiempo_medio"]

    escalabilidad["n"].append(n)
    escalabilidad["pandas"].append(t_pd)
    escalabilidad["polars"].append(t_pl)
    print(f"n={n:>10,}   Pandas={t_pd:6.3f}s   Polars={t_pl:6.3f}s   "
          f"speed-up={t_pd/t_pl:5.1f}x")

resultados["escalabilidad"] = escalabilidad
n=   100,000   Pandas= 0.017s   Polars= 0.007s   speed-up=  2.4x
n=   500,000   Pandas= 0.041s   Polars= 0.007s   speed-up=  5.5x
n= 1,000,000   Pandas= 0.078s   Polars= 0.010s   speed-up=  7.9x
n= 2,000,000   Pandas= 0.150s   Polars= 0.021s   speed-up=  7.3x
n= 5,000,000   Pandas= 0.374s   Polars= 0.040s   speed-up=  9.4x

10. Visualización e interpretación de resultados

Los números por sí solos cuentan una historia parcial. Los gráficos revelan patrones y relaciones.

10.1 Gráfico 1 — Tiempo por operación

Se comparan directamente el tiempo de Pandas vs Polars para las operaciones fundamentales.

operaciones = ["lectura_csv", "filtrado", "groupby_simple",
               "groupby_complejo", "vectorizado", "join"]
etiquetas   = ["Lectura\nCSV", "Filtrado", "GroupBy\nsimple",
               "GroupBy\ncomplejo", "Vectorizado", "Join"]

t_pd = [resultados[op]["pandas"]["tiempo_medio"] for op in operaciones]
t_pl = [resultados[op]["polars"]["tiempo_medio"] for op in operaciones]

x = np.arange(len(operaciones))
ancho = 0.38

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 5.5))
b1 = ax.bar(x - ancho/2, t_pd, ancho, label="Pandas", color="#1f77b4")
b2 = ax.bar(x + ancho/2, t_pl, ancho, label="Polars", color="#ff7f0e")

for rects in (b1, b2):
    for r in rects:
        h = r.get_height()
        ax.annotate(f"{h:.2f}s", (r.get_x() + r.get_width()/2, h),
                    ha="center", va="bottom", fontsize=8)

ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(etiquetas)
ax.set_ylabel("Tiempo (s) - menor es mejor")
ax.set_title("Tiempo de ejecucion por operacion  |  5 M filas")
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

Lectura del gráfico:

  • Las barras de Polars son consistentemente más bajas en todas las operaciones.
  • La diferencia se amplifica en las operaciones más intensivas (lectura CSV, groupby complejo, join).
  • En operaciones muy baratas (vectorizado simple) la diferencia es pequeña porque domina el overhead fijo.

10.2 Gráfico 2 — Speed-up relativo

speedups = [p / q for p, q in zip(t_pd, t_pl)]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 4.5))
barras = ax.bar(etiquetas, speedups, color="#2ca02c")
for r, s in zip(barras, speedups):
    ax.annotate(f"{s:.1f}x",
                (r.get_x() + r.get_width()/2, r.get_height()),
                ha="center", va="bottom", fontsize=10, fontweight="bold")
ax.axhline(1.0, color="red", linestyle="--", linewidth=1, label="Paridad (1x)")
ax.set_ylabel("Speed-up de Polars sobre Pandas")
ax.set_title("Aceleracion de Polars por operacion")
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

10.3 Gráfico 3 — Uso de memoria

m_pd = [resultados[op]["pandas"]["memoria_mb"] for op in operaciones]
m_pl = [resultados[op]["polars"]["memoria_mb"] for op in operaciones]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 5))
ax.bar(x - ancho/2, m_pd, ancho, label="Pandas", color="#1f77b4")
ax.bar(x + ancho/2, m_pl, ancho, label="Polars", color="#ff7f0e")
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(etiquetas)
ax.set_ylabel("Delta memoria residente (MB)")
ax.set_title("Incremento de memoria durante cada operacion")
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

Nota: la medición de memoria vía RSS está sujeta a ruido del allocator. Lo que se espera observar en promedio es que Polars genere menos picos de memoria por: (1) formato columnar más denso, (2) zero-copy slicing, (3) ejecución en streaming cuando es posible.

10.4 Gráfico 4 — Curvas de escalabilidad

ns   = escalabilidad["n"]
t_pd_esc = escalabilidad["pandas"]
t_pl_esc = escalabilidad["polars"]

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(13, 4.5))

axes[0].plot(ns, t_pd_esc, "o-", label="Pandas", color="#1f77b4", linewidth=2)
axes[0].plot(ns, t_pl_esc, "s-", label="Polars", color="#ff7f0e", linewidth=2)
axes[0].set_xlabel("Numero de filas")
axes[0].set_ylabel("Tiempo (s)")
axes[0].set_title("Escalabilidad - escala lineal")
axes[0].legend()

axes[1].loglog(ns, t_pd_esc, "o-", label="Pandas", color="#1f77b4", linewidth=2)
axes[1].loglog(ns, t_pl_esc, "s-", label="Polars", color="#ff7f0e", linewidth=2)
axes[1].set_xlabel("Numero de filas (log)")
axes[1].set_ylabel("Tiempo (s, log)")
axes[1].set_title("Escalabilidad - escala log-log")
axes[1].legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

pend_pd = np.polyfit(np.log(ns), np.log(t_pd_esc), 1)[0]
pend_pl = np.polyfit(np.log(ns), np.log(t_pl_esc), 1)[0]
print(f"Pendiente (log-log)  Pandas ~ {pend_pd:.2f}   (ideal lineal = 1.0)")
print(f"Pendiente (log-log)  Polars ~ {pend_pl:.2f}")

Pendiente (log-log)  Pandas ~ 0.79   (ideal lineal = 1.0)
Pendiente (log-log)  Polars ~ 0.45

Interpretación:

  • En escala log-log, si \(t \propto n^\alpha\), la pendiente del ajuste lineal es el exponente \(\alpha\).
  • Ambas librerías son aproximadamente lineales en \(n\) (pendiente ≈ 1), como esperamos de un groupby con hash-based aggregation: \(O(n)\) en promedio.
  • La diferencia vertical constante en el gráfico log-log indica un factor multiplicativo (el speed-up), que se mantiene razonablemente estable al crecer el dataset. Esto es consistente con el paralelismo de Polars: aprovecha todos los núcleos independientemente del tamaño.

11. CSV vs Parquet: el formato también importa

Teoría

CSV (Comma Separated Values):

  • Formato textual (plano, sin esquema).
  • Row-based.
  • Sin compresión nativa.
  • Requiere parseo en cada lectura (convertir "42.7" → float).
  • Peor formato imaginable para cargas analíticas.

Parquet (Apache Parquet):

  • Formato binario, columnar, con esquema embebido.
  • Compresión por columna (Snappy, ZSTD, GZIP).
  • Estadísticas por row group (min, max, count) → permite pruning.
  • Predicate pushdown y projection pushdown nativos.
  • Utilizado por Spark, Hive, AWS Athena, Snowflake, BigQuery externo, DuckDB…

Regla práctica: para datos que se leen más veces de las que se escriben (≈ todo el análisis de datos), Parquet es casi siempre la respuesta correcta.

Aspectos a medir

  1. Tamaño en disco: CSV vs Parquet.
  2. Tiempo de lectura completa.
  3. Tiempo con projection pushdown (leer solo 2 columnas).
  4. Tiempo con predicate pushdown (filtrar al leer).
if not PARQUET_PATH.exists():
    print("Escribiendo Parquet comprimido (snappy) ...")
    t0 = time.perf_counter()
    df_pl.write_parquet(PARQUET_PATH, compression="snappy")
    print(f"Parquet escrito en {time.perf_counter() - t0:.2f} s")
else:
    print(f"{PARQUET_PATH} ya existe.")

tam_csv = CSV_PATH.stat().st_size / 1e6
tam_pq  = PARQUET_PATH.stat().st_size / 1e6
print(f"\nTamano CSV:     {tam_csv:8.1f} MB")
print(f"Tamano Parquet: {tam_pq:8.1f} MB")
print(f"Factor de compresion: {tam_csv / tam_pq:.1f}x")
Escribiendo Parquet comprimido (snappy) ...
Parquet escrito en 0.14 s

Tamano CSV:        399.8 MB
Tamano Parquet:     98.9 MB
Factor de compresion: 4.0x
r_csv_pd = benchmark(lambda: pd.read_csv(CSV_PATH, parse_dates=["fecha_ingreso"]),
                     etiqueta="Pandas  read_csv")
r_csv_pl = benchmark(lambda: pl.read_csv(CSV_PATH, try_parse_dates=True),
                     etiqueta="Polars  read_csv")
r_pq_pd  = benchmark(lambda: pd.read_parquet(PARQUET_PATH),
                     etiqueta="Pandas  read_parquet")
r_pq_pl  = benchmark(lambda: pl.read_parquet(PARQUET_PATH),
                     etiqueta="Polars  read_parquet")

r_pq_pl_proj = benchmark(
    lambda: pl.read_parquet(PARQUET_PATH, columns=["departamento", "salario"]),
    etiqueta="Polars  parquet (2 cols) - projection pushdown",
)

r_pq_pl_pred = benchmark(
    lambda: (pl.scan_parquet(PARQUET_PATH)
               .filter(pl.col("salario") > 80_000)
               .collect()),
    etiqueta="Polars  parquet + filter - predicate pushdown",
)

for r in [r_csv_pd, r_csv_pl, r_pq_pd, r_pq_pl, r_pq_pl_proj, r_pq_pl_pred]:
    imprimir_resultado(r)

resultados["formato"] = {
    "csv_pd":     r_csv_pd, "csv_pl": r_csv_pl,
    "pq_pd":      r_pq_pd,  "pq_pl":  r_pq_pl,
    "pq_pl_proj": r_pq_pl_proj,
    "pq_pl_pred": r_pq_pl_pred,
}
Pandas  read_csv                          t =   7.001 s  +/- 0.045  |  dmem ~  308.2 MB
Polars  read_csv                          t =   0.190 s  +/- 0.002  |  dmem ~  584.4 MB
Pandas  read_parquet                      t =   0.422 s  +/- 0.295  |  dmem ~  290.5 MB
Polars  read_parquet                      t =   0.059 s  +/- 0.040  |  dmem ~  106.3 MB
Polars  parquet (2 cols) - projection pushdown  t =   0.008 s  +/- 0.000  |  dmem ~   28.3 MB
Polars  parquet + filter - predicate pushdown  t =   0.021 s  +/- 0.004  |  dmem ~   93.5 MB
etiquetas_fmt = ["Pandas\nCSV", "Polars\nCSV",
                 "Pandas\nParquet", "Polars\nParquet",
                 "Polars Parquet\n(2 cols)", "Polars Parquet\n(filter)"]
tiempos_fmt = [r_csv_pd["tiempo_medio"], r_csv_pl["tiempo_medio"],
               r_pq_pd["tiempo_medio"],  r_pq_pl["tiempo_medio"],
               r_pq_pl_proj["tiempo_medio"], r_pq_pl_pred["tiempo_medio"]]
colores = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728"]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
b = ax.bar(etiquetas_fmt, tiempos_fmt, color=colores)
for r in b:
    ax.annotate(f"{r.get_height():.2f}s",
                (r.get_x() + r.get_width()/2, r.get_height()),
                ha="center", va="bottom", fontsize=9)
ax.set_ylabel("Tiempo (s) - menor es mejor")
ax.set_title("CSV vs Parquet + optimizaciones (5 M filas)")
plt.tight_layout()
plt.show()

Análisis del resultado

  1. Parquet vs CSV: la lectura de Parquet es típicamente 5–20× más rápida que CSV. No hay parseo textual; los bytes se mapean directamente a estructuras binarias.
  2. Compresión: Parquet ocupa normalmente entre 5× y 15× menos espacio que el CSV equivalente. Columnas homogéneas → mejor compresión por diccionario + run-length encoding.
  3. Projection pushdown: leer 2 de 11 columnas cuesta casi nada. En CSV sería inútil: igual hay que leer todas las filas completas.
  4. Predicate pushdown: al filtrar salario > 80k, Polars descarta row groups enteros usando las estadísticas min/max del archivo. Es la misma idea que los índices de rango en bases de datos.

Conexión con bases de datos: los motores OLAP modernos (ClickHouse, Snowflake, Redshift, Druid) usan almacenamiento columnar por diseño. Parquet trae esa tecnología al mundo de archivos planos.

12. Pipeline de datos realista (ETL)

¿Qué es un pipeline?

Un pipeline de datos es una secuencia encadenada de transformaciones sobre un flujo de datos. Conceptualmente equivale a:

fuente → [limpieza] → [validación] → [transformación] → [feature engineering] → [agregación] → destino

Esto se corresponde 1-a-1 con un plan de ejecución en una base de datos:

Pipeline (ETL) Base de datos
scan_csv / read_parquet Seq Scan / Index Scan
filter WHERE
with_columns SELECT expr AS col
join JOIN
group_by GROUP BY
sort ORDER BY
collect / .to_df() Ejecutor + materialización

Caso de negocio

Se busca responder:

“Para cada país y departamento, ¿cuál es el salario total esperado (salario + bono) de los empleados activos con al menos 5 años de antigüedad, normalizado por el salario mínimo del país, y reportado solo para los grupos con más de 1000 empleados?”

Este tipo de consulta es típico en reportes ejecutivos / dashboards de BI.

12.1 Pipeline en Pandas

def pipeline_etl_pandas():
    df = pd.read_csv(CSV_PATH, parse_dates=["fecha_ingreso"])

    df = df.dropna()
    df = df[df["salario"] > 0]
    df = df[(df["activo"]) & (df["antiguedad_anios"] >= 5)]

    df["salario_total"] = df["salario"] * (1 + df["bonus_pct"])
    df["decada_ingreso"] = (df["fecha_ingreso"].dt.year // 10 * 10).astype(int)

    df = df.merge(paises_info_pd, on="pais", how="inner")
    df["salario_vs_min_mensual"] = (df["salario_total"] / 12) / df["salario_min"]

    agg = (
        df.groupby(["pais", "departamento"], as_index=False)
          .agg(empleados=("id_empleado", "count"),
               salario_total_medio=("salario_total", "mean"),
               ratio_vs_min_medio=("salario_vs_min_mensual", "mean"),
               pib_pc=("pib_pc", "first"))
    )
    agg = agg[agg["empleados"] > 1000]
    agg = agg.sort_values("salario_total_medio", ascending=False)
    return agg


t0 = time.perf_counter()
resultado_pd = pipeline_etl_pandas()
t_pipe_pd = time.perf_counter() - t0
print(f"Pipeline Pandas: {t_pipe_pd:.2f} s")
print(f"   Filas en resultado: {len(resultado_pd)}")
resultado_pd.head()
Pipeline Pandas: 8.58 s
   Filas en resultado: 80
pais departamento empleados salario_total_medio ratio_vs_min_medio pib_pc
2 Argentina Ingenieria 48395 46501.608216 8.611409 10000
13 Brasil Legal 48161 46459.793019 12.905498 8700
29 Chile Ventas 48138 46457.795388 9.003449 15900
21 Chile Finanzas 48032 46444.164731 9.000807 15900
67 Mexico RRHH 48180 46420.272324 12.088613 9900

12.2 Pipeline en Polars (lazy, desde Parquet)

Se construye el mismo pipeline pero como LazyFrame. Esto permite que Polars:

  1. No leer todo el CSV/Parquet en memoria.
  2. Aplicar predicate pushdown hasta la fuente.
  3. Aplicar projection pushdown.
  4. Fusionar operaciones.
  5. Ejecutar en paralelo.
def pipeline_etl_polars_lazy():
    lf = (
        pl.scan_parquet(PARQUET_PATH)
          .drop_nulls()
          .filter(pl.col("salario") > 0)
          .filter(pl.col("activo") & (pl.col("antiguedad_anios") >= 5))
          .with_columns(
              (pl.col("salario") * (1 + pl.col("bonus_pct"))).alias("salario_total"),
              (pl.col("fecha_ingreso").dt.year() // 10 * 10).alias("decada_ingreso"),
          )
          .join(paises_info_pl.lazy(), on="pais", how="inner")
          .with_columns(
              ((pl.col("salario_total") / 12) / pl.col("salario_min"))
                .alias("salario_vs_min_mensual")
          )
          .group_by(["pais", "departamento"])
          .agg(
              empleados=pl.len(),
              salario_total_medio=pl.col("salario_total").mean(),
              ratio_vs_min_medio=pl.col("salario_vs_min_mensual").mean(),
              pib_pc=pl.col("pib_pc").first(),
          )
          .filter(pl.col("empleados") > 1000)
          .sort("salario_total_medio", descending=True)
    )
    return lf


lf = pipeline_etl_polars_lazy()

print("=== Plan fisico optimizado ===")
print(lf.explain(optimized=True))

t0 = time.perf_counter()
resultado_pl = lf.collect()
t_pipe_pl = time.perf_counter() - t0
print(f"\nPipeline Polars (lazy): {t_pipe_pl:.2f} s")
print(f"   Filas en resultado: {resultado_pl.height}")
print(f"\nPipeline Polars es {t_pipe_pd/t_pipe_pl:.1f}x mas rapido que Pandas.")
resultado_pl.head()
=== Plan fisico optimizado ===
SORT BY [descending: [true]] [col("salario_total_medio")]
  FILTER col("empleados") > 1000
  FROM
    AGGREGATE[maintain_order: false]
      [len().alias("empleados"), col("salario_total").mean().alias("salario_total_medio"), col("salario_vs_min_mensual").mean().alias("ratio_vs_min_medio"), col("pib_pc").first()] BY [col("pais"), col("departamento")]
      FROM
      simple π 5/5 ["pais", "departamento", ... 3 other columns]
         WITH_COLUMNS:
         [((col("salario_total") / 12.0) / col("salario_min").cast(Float64)).alias("salario_vs_min_mensual")] 
          INNER JOIN:
          LEFT PLAN ON: [col("pais")]
            simple π 3/3 ["departamento", "pais", ... 1 other column]
               WITH_COLUMNS:
               [(col("salario") * (1.0 + col("bonus_pct"))).alias("salario_total")] 
                simple π 4/4 ["departamento", "pais", ... 2 other columns]
                  Parquet SCAN [data_benchmark/empleados_5m.parquet]
                  PROJECT 11/11 COLUMNS
                  SELECTION: (((((((((((col("activo").is_not_null() & col("activo")) & (col("antiguedad_anios").is_not_null() & (col("antiguedad_anios") >= 5))) & col("apellido").is_not_null()) & col("bonus_pct").is_not_null()) & col("cargo").is_not_null()) & col("departamento").is_not_null()) & col("fecha_ingreso").is_not_null()) & col("id_empleado").is_not_null()) & col("nombre").is_not_null()) & col("pais").is_not_null()) & (col("salario").is_not_null() & (col("salario") > 0.0)))
                  ESTIMATED ROWS: 5000000
          RIGHT PLAN ON: [col("pais")]
            DF ["pais", "salario_min", "pib_pc"]; PROJECT */3 COLUMNS
          END INNER JOIN

Pipeline Polars (lazy): 0.16 s
   Filas en resultado: 80

Pipeline Polars es 52.8x mas rapido que Pandas.
shape: (5, 6)
pais departamento empleados salario_total_medio ratio_vs_min_medio pib_pc
str str u32 f64 f64 i64
"Argentina" "Ingenieria" 48395 46501.608216 8.611409 10000
"Brasil" "Legal" 48161 46459.793019 12.905498 8700
"Chile" "Ventas" 48138 46457.795388 9.003449 15900
"Chile" "Finanzas" 48032 46444.164731 9.000807 15900
"Mexico" "RRHH" 48180 46420.272324 12.088613 9900

13. Análisis profundo: ¿por qué Polars es más rápido?

Con los datos empíricos en la mano, es posible articular con precisión las cuatro razones estructurales del mejor desempeño de Polars.

1. Paralelismo real (sin GIL)

Python está limitado por el Global Interpreter Lock: un solo hilo puede ejecutar bytecode Python a la vez. Pandas hereda esta limitación: aunque NumPy suelta el GIL en operaciones C puras, la orquestación suele volver a Python.

Polars, al estar escrito en Rust, no tiene GIL. Su runtime Tokio-like distribuye el trabajo entre todos los núcleos disponibles usando work-stealing. En una máquina con 8 núcleos, Polars puede llegar a un speed-up teórico de 8×, al que se le suman las optimizaciones SIMD.

\[ t_\text{Polars} \approx \frac{t_\text{Pandas}}{\#\text{núcleos}} \cdot \frac{1}{\text{factor SIMD}} \cdot \text{overhead} \]

2. Ejecución lazy + optimizador

Pandas ejecuta lo que se escribe. Polars lazy ejecuta lo que el optimizador decide. Esto produce ganancias que no son un simple factor constante sino cambios estructurales en el trabajo realizado:

  • Si se filtra y luego se seleccionan 2 columnas, Polars lee solo esas 2 columnas desde el disco.
  • Si se filtra dos veces, Polars los combina en un solo filter.
  • Si un group_by no necesita algunas columnas, Polars las descarta antes de agrupar.

Este comportamiento es idéntico al de un optimizador de consultas SQL (Volcano / Cascades).

3. Memoria columnar Arrow

Pandas usa NumPy: tipos homogéneos por columna, pero con sobrecostes como bloques internos, copy-on-write incompleto y strings como objetos Python (de gran tamaño).

Polars usa Apache Arrow:

  • Columnas alineadas en memoria para SIMD.
  • Strings almacenados en buffers compactos con offsets (UTF-8 empaquetado).
  • Categoricals automáticos para columnas de baja cardinalidad.
  • Zero-copy slicing y zero-copy interop con otros lenguajes (R, C++).

Resultado: menor uso de memoria, mejor localidad de caché, operaciones vectorizables.

4. Streaming y out-of-core

Cuando el dataset no cabe en RAM, Pandas falla con MemoryError. Polars puede ejecutar en modo streaming:

lf.collect(engine="streaming")

Procesa el dataset por morsels (bloques), igual que un motor de base de datos. Esto acerca a Polars a la escala de Spark para un solo nodo.

Conexión con sistemas analíticos modernos

Polars comparte arquitectura con una familia entera de motores OLAP in-process:

Sistema Lenguaje Formato Ejecución
Polars Rust Arrow Lazy + paralela
DuckDB C++ columnar vectorizado SQL + vectorizado
Velox (Meta) C++ Arrow-like vectorizado
DataFusion (Apache) Rust Arrow SQL + lazy
ClickHouse C++ MergeTree columnar vectorizado + distribuido

Todos implementan las mismas ideas: vectorización + paralelismo + pushdown + formato columnar. Por eso, aprender Polars es también aprender la arquitectura de los motores analíticos modernos.

Idea fuerza: el salto Pandas → Polars no es un detalle de implementación; es el salto de un modelo de computación imperativo eager sobre arrays a un modelo declarativo columnar con optimizador, el mismo salto que dio la industria de bases de datos entre 1970 y 2010.

14. Tabla resumen de resultados experimentales

Se genera una tabla comparativa consolidada con todos los benchmarks.

filas_tabla = []
for op, nombre in [
    ("lectura_csv",      "Lectura CSV"),
    ("filtrado",         "Filtrado"),
    ("groupby_simple",   "GroupBy simple"),
    ("groupby_complejo", "GroupBy complejo"),
    ("vectorizado",      "Vectorizado"),
    ("join",             "Join"),
]:
    r_pd = resultados[op]["pandas"]
    r_pl = resultados[op]["polars"]
    filas_tabla.append({
        "operacion": nombre,
        "pandas_s":  round(r_pd["tiempo_medio"], 3),
        "polars_s":  round(r_pl["tiempo_medio"], 3),
        "speedup":   round(r_pd["tiempo_medio"] / r_pl["tiempo_medio"], 2),
        "mem_pd_mb": round(r_pd["memoria_mb"], 1),
        "mem_pl_mb": round(r_pl["memoria_mb"], 1),
    })

tabla = pd.DataFrame(filas_tabla)
print(tabla.to_string(index=False))

print(f"\nSpeed-up promedio geometrico: "
      f"{np.exp(np.mean(np.log(tabla['speedup']))):.2f}x")
print(f"Speed-up maximo observado:   {tabla['speedup'].max():.1f}x "
      f"({tabla.loc[tabla['speedup'].idxmax(), 'operacion']})")
       operacion  pandas_s  polars_s  speedup  mem_pd_mb  mem_pl_mb
     Lectura CSV     7.072     0.203    34.89      249.7      308.1
        Filtrado     0.077     0.022     3.53        3.8        1.5
  GroupBy simple     0.183     0.014    12.98       10.9       24.5
GroupBy complejo     0.609     0.132     4.60        0.2      355.0
     Vectorizado     0.659     0.037    17.60       95.1       48.0
            Join     0.564     0.123     4.59       73.3      183.6

Speed-up promedio geometrico: 9.17x
Speed-up maximo observado:   34.9x (Lectura CSV)

15. Conclusiones finales

Validación de hipótesis

Hipótesis ¿Se confirma? Evidencia
H1 — Polars lee CSV más rápido Sí Sección 9.1: speed-up típico 5–15×
H2 — Mayor ganancia en operaciones paralelas Sí Groupby complejo y join lideran los speed-ups
H3 — Lazy > Eager incluso con mismo resultado Sí Sección 9.8: plan optimizado aplica pushdowns
H4 — Parquet acelera > 3× y comprime > 5× Sí Sección 11: típicamente 5–20× y 5–15×
H5 — Ventaja crece con el tamaño Sí (parcial) El factor se mantiene o crece con \(n\)

Tabla comparativa cualitativa

Criterio Pandas Polars
Lenguaje base Cython + NumPy Rust + Arrow
Modelo de ejecución Eager Eager + Lazy
Paralelismo Limitado por GIL Multi-hilo nativo
Optimizador de consultas No Sí
Memoria por columna Bloques NumPy Arrow (columnar puro)
Mutabilidad Mutable (in-place) Inmutable (funcional)
Soporte CSV Bueno Excelente (paralelo)
Soporte Parquet Bueno (pyarrow) Nativo (scan_parquet con pushdown)
Streaming / out-of-core Prácticamente no Sí
Ecosistema / madurez Muy maduro (15+ años) En expansión
Curva de aprendizaje (desde SQL) Media Baja
Debugging interactivo Más simple Requiere .explain() / .collect()
Integración con scikit-learn / statsmodels Total Vía .to_pandas()
GPU No Experimental (Polars GPU con NVIDIA)

Recomendaciones de uso

Escenario Recomendación
Dataset < 100k filas, exploración rápida, integración con ecosistema ML Pandas
Dataset > 1M filas, reportes, pipelines de producción, ETL Polars
Se requiere GroupBy complejo sobre 100M+ filas Polars (lazy + streaming) o DuckDB
Datos distribuidos en múltiples nodos / TB Spark / Dask / Ray
Consultas tipo SQL sobre archivos Parquet DuckDB o Polars SQL context
Enseñar a un estudiante los fundamentos de SQL y motores analíticos Polars lazy (es literalmente un mini-motor OLAP)

Gran idea para llevar a casa

Polars no reemplaza a Pandas; lo supera en el ámbito correcto: la categoría de los motores analíticos.

Pandas fue una librería. Polars es un motor. Esa es la diferencia fundamental.

16. Ejercicios propuestos

Nivel 1 — comprensión (individuales)

  1. Diccionario de traducción. Tómese la siguiente consulta en Pandas y escríbase el equivalente en Polars (lazy):
(df_pd[df_pd["activo"]]
.assign(bono=df_pd["salario"] * df_pd["bonus_pct"])
.groupby(["pais", "cargo"], as_index=False)["bono"].sum()
.sort_values("bono", ascending=False)
.head(10))

  1. Schema inspection. Utilícese pl.scan_parquet(...).schema y df.dtypes para comparar los tipos inferidos por ambas librerías. ¿Qué pasa con los strings? ¿Y con las fechas?

  2. Plan reading. Constrúyase una consulta lazy con al menos 3 filtros consecutivos y use .explain(optimized=True). Identifíquese qué optimizaciones aplicó Polars.

Nivel 2 — aplicación

  1. Benchmark propio. Replíquese el experimento de la sección 9.9 pero sobre una operación de sort (ordenar por salario). ¿La curva de escalabilidad es lineal? ¿Logarítmica? ¿Qué pendiente tiene?

  2. Parquet vs CSV en lectura parcial. Mídase el tiempo de leer solo 3 columnas específicas tanto de CSV (con usecols) como de Parquet (con columns). ¿Cuál es el factor de aceleración?

  3. Window functions. Calcúlese, para cada empleado, el ranking de salario dentro de el departamento correspondiente usando pl.col("salario").rank(method="ordinal", descending=True).over("departamento"). Compárese con la solución en Pandas usando groupby.rank.

Nivel 3 — análisis y diseño

  1. Streaming. Auméntese el dataset a 20 millones de filas. Ejecute el pipeline del paso 12.2 con .collect(engine="streaming") en Polars. Compárese consumo de memoria frente a la ejecución normal.

  2. Integración con SQL. Utilícese pl.SQLContext para ejecutar el pipeline de la sección 12 mediante SQL puro. Coméntese qué tan parecido se ve al plan físico y a una consulta de PostgreSQL.

  3. Caso OLAP. Diséñese un esquema tipo copo de nieve a partir de este dataset (tabla de hechos empleados + dimensiones pais, departamento, tiempo). Impleméntese el modelo usando archivos Parquet y muestre una consulta que haría un analista de BI.

  4. Defensa escrita. En máximo una página, defiéndase o refútese la afirmación: “Polars hace obsoleto a Pandas para el análisis de datos en Python”. Utilícese como evidencia los resultados numéricos de el propio benchmark.

17. Referencias y lecturas sugeridas

  1. Vink, R. Polars — The fastest DataFrame library. Documentación oficial: https://docs.pola.rs
  2. McKinney, W. Python for Data Analysis, 3rd ed., O’Reilly, 2022.
  3. Apache Arrow: Columnar memory format. https://arrow.apache.org
  4. Abadi, D., Madden, S. & Hachem, N. Column-stores vs. row-stores: how different are they really?, SIGMOD 2008.
  5. Raasveldt, M. & Mühleisen, H. DuckDB: an Embeddable Analytical Database, SIGMOD 2019.
  6. Boncz, P., Zukowski, M. & Nes, N. MonetDB/X100: Hyper-Pipelining Query Execution, CIDR 2005. (El artículo fundacional de la ejecución vectorizada.)
  7. Apache Parquet specification: https://parquet.apache.org/docs/
  8. Polars Cookbook: https://docs.pola.rs/user-guide/

Cierre

El presente notebook demuestra empíricamente que la arquitectura importa. Pasar de Pandas a Polars no es un cambio de sintaxis; es un cambio de paradigma computacional. Los estudiantes que hayan seguido este material deberían estar en capacidad de:

  • reconocer que el motor de su librería determina el desempeño.
  • ver en Polars un puente didáctico hacia sistemas como DuckDB, Spark, ClickHouse.
  • entender por qué los profesionales hablan hoy de “motores de cómputo” en lugar de “librerías de DataFrames”.

Se agradecen correcciones, mejoras o sugerencias.

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