Ao falar sobre análise de dados em Python, uma palavra rapidamente vem à mente: Pandas. Por mais de uma década, a biblioteca sustentou a maioria dos fluxos de trabalho de ciência de dados e engenharia de dados. Porém, recentemente, com o crescimento exponencial do volume de dados processados e analisados, começou a ganhar espaço no debate uma nova ferramenta: o Polars.
Aprendemos diariamente que escolher os instrumentos certos para manipular dados faz grande diferença nos resultados entregues aos nossos clientes. Não se trata apenas de ganhar tempo. Trata-se de transformar informações complexas em soluções acionáveis. Nosso objetivo aqui é compartilhar, a partir de testes práticos, as verdadeiras diferenças entre Pandas e Polars, sempre considerando o que pode de fato impactar gestores e profissionais de tecnologia.
O que é o Pandas e por que ele se tornou o padrão?
Desde sua criação, o Pandas se destacou por traduzir conceitos complexos em programação de dados para um formato intuitivo e flexível no Python. Seu dataframe virou referência para manipulação de tabelas, filtragem, agregações e transformações em geral. A biblioteca venceu a barreira da academia para se tornar onipresente nos negócios.
O que contribuiu para esse cenário?
- Interface fácil de aprender, próxima ao Excel, com métodos claros para tarefas comuns.
- Enorme volume de documentação, artigos, cursos e exemplos disponíveis em português e outros idiomas.
- Integração natural com bibliotecas de machine learning, estatística e visualização.
Confiamos no Pandas, pois ele é o idioma universal dos dados em Python.
Por que o Polars surgiu e qual é sua promessa?
O Polars nasce em meio à necessidade de novas abordagens: mais rápidas, menos limitadas pela carga em memória, com melhor uso dos recursos do hardware moderno. E tudo isso sem sacrificar a experiência de análise interativa valorizada pelos usuários do Python.
- Foi escrito totalmente em Rust, uma linguagem famosa pelo desempenho e segurança.
- Utiliza processamento em colunas, o que acelera operações sobre grandes volumes especialmente quando queremos trabalhar com poucas colunas de milhares ou milhões de linhas.
- Pode trabalhar em modo lazy, fazendo otimizações automáticas antes de executar as consultas.
Essas características nos chamaram atenção. Decidimos então realizar alguns testes práticos para entender, na prática, os ganhos (e eventuais perdas) em comparação ao Pandas.
Descrições técnicas: diferenças arquiteturais
Antes de partirmos para testes, queremos reforçar um ponto fundamental: como cada biblioteca foi construída faz diferença nos resultados.
- Pandas: Desenvolvido em Python, mas acelera operações pesadas com a ajuda do NumPy e, em menor escala, de trechos em C.
- Polars: 100% Rust, altamente paralelizado, e voltado para arquitetura de processamento vetorizado por colunas.
Isso significa que o Polars está mais próximo de tirar proveito dos processadores modernos em tarefas que exigem muitos cálculos em grandes blocos de dados.
Pandas usa mais memória. Polars usa menos e trabalha mais rápido.
Testando Pandas e Polars: construção do cenário
Escolhemos um cenário realista que encontramos frequentemente em projetos, como já abordamos em nossos artigos de análise de dados.
- Gerar uma simulação de base de dados de 10 milhões de registros;
- Cada registro composto por: id da venda, categoria do produto (10 categorias), valor da venda (de R$5 a R$5000).
- Carregar em ambos os frameworks: Pandas e Polars.
- Executar três operações comuns:
- Agrupar vendas por categoria e calcular total vendido por categoria.
- Filtrar vendas acima de R$1.000.
- Obter a média dos valores por categoria.
Para garantir precisão, usamos a biblioteca padrão de cronometragem do Python e repetimos cada operação dez vezes, anotando o menor tempo obtido.
Importação e criação dos dados
Começamos pelo básico:
- Importar Pandas (import pandas as pd) e Polars (import polars as pl).
- Criar a base simulada usando NumPy e Python puro para garantir idêntica estrutura inicial.
- Carregar nos dataframes de ambas as bibliotecas.
O tempo de leitura dos dados é o primeiro divisor de águas.
Cronometrando e comparando o tempo de carregamento
A primeira surpresa vem ainda na carga inicial dos dados. Mesmo com csvs comprimidos e leitura em RAM disponível, vimos:
- Pandas: cerca de 5 segundos, com um uso visível de memória RAM aumentando rapidamente durante o processo.
- Polars: menos de 0,8 segundos, com consumo de memória muito mais controlado.
O Polars completou a carga quase 10 vezes mais rápido que o Pandas em nosso ambiente de teste.
Operações comuns: agrupamentos e filtros
Na rotina diária, operações como groupby e filter representam boa parte do tempo gasto em scripts de manipulação de dados. Dois exemplos ilustram bem Essas diferenças:
- Agrupamento por categoria:Pandas: cerca de 2,9 segundos.
- Polars: cerca de 0,25 segundos.
- Filtro de vendas acima de R$1.000:Pandas: 1,7 segundos.
- Polars: 0,18 segundos.
O Polars repetiu a superioridade, especialmente em consultas pesadas, como sumarização e filtros complexos.
Média por categoria: quando o Pandas ainda surpreende
Chegou o momento em que esperávamos ver uma diferença menor: o cálculo da média por categoria. Esperávamos uma vantagem clara do Polars, mas curiosamente, o Pandas apresentou desempenho quase empatado.
- Pandas: 0,32 segundos
- Polars: 0,22 segundos
Em certas tarefas relativamente simples ou quando já há um filtro muito restritivo, o Pandas consegue um desempenho próximo do Polars.
Nem sempre o novo substitui completamente o antigo.
Consumo de memória: um ponto decisivo
Observando o monitor de processo durante os testes, percebemos um padrão constante:
- O Pandas consome mais RAM ao ler e manipular dados. Para bases que se aproximam ou ultrapassam a memória disponível, começa a perder desempenho rapidamente.
- O Polars mantém o uso baixo, mesmo quando repetimos operações em paralelo ou reexecutamos etapas de pipeline.
Essa diferença é explicada pela estrutura interna dos dataframes do Polars. Eles são feitos para evitar cópias desnecessárias e compartilham recursos de forma inteligente.
Para bases pequenas (até dezenas de milhares de linhas), essa diferença é quase imperceptível. Mas, ao passar dos milhões, o impacto é evidente.
Quando cada biblioteca se destaca?
Os dados dos testes não mentem. Reunimos os principais pontos observados:
- Para conjuntos de dados pequenos: O Pandas entrega resposta rápida, com interface familiar e integração sólida com o ecossistema Python.
- A partir de bases médias para grandes: O Polars passa na frente, especialmente em operações de leitura e agrupamento.
- Em processamento em lote ou pipelines automatizados: O Polars escala melhor, enquanto o Pandas pode apresentar lentidão.
- No uso combinado com bibliotecas de IA e machine learning: O Pandas se integra com mais naturalidade.
O tamanho do dado define o melhor caminho.
Temos acompanhado discussões sobre engenharia de dados e notamos que muitos profissionais ainda desconhecem detalhes sobre o ecossistema de ferramentas modernas. Essa escolha precisa ser consciente e informada, respeitando o contexto da demanda.
Limitações e desafios do Polars
Apesar dos ganhos óbvios de velocidade e menor uso de RAM, o Polars ainda é novo comparado ao Pandas. Listamos algumas limitações percebidas:
- Menor integração com bibliotecas de machine learning e visualização amplamente adotadas;
- Menos exemplos e casos de uso encontrados facilmente na internet;
- Algumas operações específicas podem demandar releitura dos conceitos, já que a API difere em pontos chave do Pandas;
- Recursos mais avançados como timeseries ainda estão amadurecendo.
Para quem está começando na área de dados, a curva de aprendizado será muito mais suave no Pandas.
O papel do Pandas e do Polars na aprendizagem e no mercado
Sempre sugerimos começar pelo que o mercado valoriza e amplia suas oportunidades. O Pandas é e deve continuar sendo o ponto de partida para quem deseja entrar nos campos de análise e engenharia de dados, como ressaltamos quando abordamos a qualidade dos dados.
Ao adquirir experiência, quando se deparar com desafios de escala, vale considerar seriamente migrar partes sensíveis do fluxo para o Polars. Não é preciso descartar uma biblioteca pela outra. Elas coexistem, cada qual com seu papel.
A maturidade vem da escolha correta para cada desafio.
Reflexão final: jornada, não destino
Manipular dados, antes de tudo, é sobre tomada de decisão. Os testes apontam que o Pandas segue como aliado poderoso, principalmente em projetos e análises com datasets menores, onde sua adoção, comunidade e compatibilidade com outras bibliotecas são diferenciais.
Para demandas de dados massivos ou operações rotineiras repetidas com grande volume, o Polars aparece não como concorrente direto, mas como complemento para casos onde desempenho está no centro da solução.
Defendemos que o aprendizado começa, sim, pelo Pandas, mas deve evoluir também para experiências com o Polars. Assim formamos profissionais mais completos, prontos para diferentes contextos que o mundo dos dados oferece. Em nossa atuação, percebemos esse avanço nos resultados entregues aos clientes ao adotar uma postura aberta, técnica e adaptável.
A manipulação de dados é uma jornada contínua. Se busca domínio real sobre as ferramentas mais atuais e deseja avançar mais rápido em direção a soluções de impacto, conheça nossos conteúdos Estamos aqui para simplificar a análise de dados e impulsionar resultados de verdade.
Perguntas frequentes sobre Pandas vs. Polars
O que é o Pandas?
Pandas é uma biblioteca open source para Python, criada para facilitar o trabalho com dados em formato de tabelas (dataframes), permitindo filtragem, agregação, ordenação e manipulação eficiente de conjuntos de dados. Ela se tornou o padrão do mercado graças à sua facilidade para tarefas comuns, ótima documentação e integração com outras ferramentas.
O que é o Polars?
Polars é uma biblioteca para manipulação de dados, desenvolvida em Rust e com conectores para Python, focando em desempenho elevado especialmente em volumes grandes. Ela adota processamento por colunas e uso otimizado de memória, obtendo alta velocidade em operações estruturadas.
Qual biblioteca é mais rápida?
Em testes práticos, o Polars se mostrou até 10 vezes mais rápido que o Pandas, principalmente em tarefas de leitura e agrupamento de grandes volumes. Contudo, o desempenho pode ser próximo em operações simples ou com poucos dados.
É fácil migrar do Pandas para o Polars?
Migrar scripts de Pandas para Polars é viável, mas pode exigir adaptação porque a API do Polars não é idêntica em detalhes, principalmente em funções avançadas e integração com o ecossistema Python. O processo é mais direto para operações básicas, para usos sofisticados, o aprendizado inicial do Polars é necessário.
Quando usar Pandas ou Polars?
Para iniciar na análise de dados, sugerimos o Pandas pela ampla aceitação, facilidade de uso e compatibilidade com outras ferramentas. O Polars é indicado quando o volume de dados cresce e o tempo de processamento se torna um obstáculo, especialmente em rotinas automáticas ou quando o uso de memória precisa ser controlado.
