Dataframes más rápidos con Polars

🚀 Polars: DataFrames para una nueva era
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Polars se ha convertido en una de las tecnologías más interesantes para manipulación de datos gracias a tres pilares:

⚡ Velocidad extrema (motor en Rust, paralelismo real)
🧩 API clara y expresiva
🌱 Open Source con una comunidad muy activa

🆚 ¿Cómo se compara Polars con Pandas?
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Rendimiento: Polars suele ser mucho más rápido que Pandas, especialmente en datasets grandes, gracias a su ejecución paralela y procesamiento columnar.
Eficiencia: Consume menos memoria y escala mejor en una sola máquina.
API: Mantiene una sintaxis familiar para quienes vienen de Pandas, pero introduce un sistema de expresiones que permite escribir código más limpio y optimizado.
Limitaciones: Pandas sigue siendo más maduro en ciertos ecosistemas y tiene más integraciones históricas, pero Polars avanza rápido.

🧠 Explicación en pocas palabras
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Imagina que Pandas es como una navaja suiza: versátil, conocida y útil para casi todo.

Polars, en cambio, es como una herramienta moderna diseñada para trabajar más rápido y con menos esfuerzo, aprovechando mejor los procesadores actuales.

Para un principiante:

Si trabajas con datos pequeños, Pandas funciona perfecto.
Si tus datos crecen o necesitas velocidad, Polars te da un impulso enorme sin cambiar demasiado tu forma de trabajar.

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