🔷 O que é o Polars?

O Polars é uma biblioteca de DataFrames (tabelas de dados) escrita em Rust (uma linguagem de programação altamente performática), mas com APIs para Python. Ele é projetado para ser extremamente rápido e escalável, especialmente em conjuntos de dados grandes.

📌 Enquanto o Pandas é mais tradicional e amplamente utilizado, o Polars está se popularizando por sua velocidade e baixa utilização de memória.

✅ Por que usar o Polars?

Critério Pandas Polars
Performance Boa para dados pequenos Excelente, mesmo com muitos GB
Paralelismo Não Sim, executa em múltiplos núcleos
Imutabilidade Mutável Imutável (mais seguro e previsível)
API Lazy (preguiçosa) Não Sim (ideal para pipelines de dados grandes)
Linguagem base Python (C internamente) Rust (muito mais performático)

🛠️ Como instalar o Polars


pip install polars

📌 Principais Conceitos do Polars

🔹 1. Criando um DataFrame

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "nome": ["Ana", "Bruno", "Carlos"],
    "idade": [23, 35, 31],
    "cidade": ["SP", "RJ", "BH"]
})
print(df)

📤 Saída:

shape: (3, 3)
┌───────┬───────┬────────┐
│ nome  ┆ idade ┆ cidade │
│ ---   ┆ ---   ┆ ---    │
│ str   ┆ i64   ┆ str    │
├───────┼───────┼────────┤
│ Ana   ┆ 23    ┆ SP     │
│ Bruno ┆ 35    ┆ RJ     │
│ Carlos┆ 31    ┆ BH     │
└───────┴───────┴────────┘

🔹 2. Selecionando colunas

df.select("nome")

df.select(["nome", "idade"])

🔹 3. Filtrando linhas

df.filter(pl.col("idade") > 30)

📤 Resultado:

┌────────┬───────┬────────┐
│ nome   ┆ idade ┆ cidade │
├────────┼───────┼────────┤
│ Bruno  ┆ 35    ┆ RJ     │
│ Carlos ┆ 31    ┆ BH     │
└────────┴───────┴────────┘