Pandas vs Polars: Por qué la evolución de 2025 lo cambia todo

El ecosistema de datos de Python, a finales de 2025, continúa su rápida evolución, impulsada por una demanda insaciable de rendimiento y escalabilidad. Durante años, pandas ha sido el caballo de batalla ubicuo, fundamental para innumerables pipelines analíticos. Sin embargo, los últimos dos años han visto el ascenso meteórico y la maduración significativa de polars, una librería de DataFrame respaldada por Rust que desafía fundamentalmente el enfoque tradicional de pandas. Como desarrolladores, hemos superado el debate de "cuál es mejor", centrándonos ahora en "cuándo usar qué" y, crucialmente, "cómo estas librerías están convergiendo y divergiendo" en sus últimas iteraciones. Este análisis profundiza en los desarrollos recientes, los cambios arquitectónicos y las implicaciones prácticas para los desarrolladores senior que navegan por la pila de datos de Python.

El Ascenso Continuo de Polars: Una Inmersión Profunda en la Optimización de Consultas

Polars ha consolidado su reputación como una potencia de rendimiento, en gran parte debido a su sofisticado optimizador de consultas y modelo de ejecución lazy. A diferencia de la ejecución eager de pandas, donde cada operación se ejecuta inmediatamente, Polars construye un plan lógico de todo el cálculo antes de la ejecución, lo que permite una optimización significativa. Este enfoque no se trata simplemente de diferir el cálculo; se trata de un reordenamiento e simplificación inteligente de las operaciones.

En su núcleo, Polars aprovecha un Grafo Acíclico Dirigido (DAG) para representar la secuencia de transformaciones. Cuando se crea un LazyFrame (por ejemplo, a través de pl.scan_csv(), que implícitamente utiliza la evaluación lazy, o llamando a .lazy() en un DataFrame eager), Polars construye este DAG. Operaciones como filter(), select() y with_columns() añaden nodos a este grafo. La magia ocurre cuando se invoca .collect(), activando el optimizador.

El optimizador emplea varias técnicas clave:

Predicate Pushdown: Los filtros se aplican lo antes posible, idealmente en la fuente de datos misma. Esto reduce drásticamente la cantidad de datos procesados downstream, ahorrando tanto memoria como ciclos de CPU. Por ejemplo, si estás leyendo un archivo Parquet grande y filtrando inmediatamente por una columna, Polars intentará enviar ese filtro al lector de Parquet, cargando solo las filas relevantes.
Projection Pushdown: Solo las columnas requeridas para el resultado final se cargan y procesan. Si un pipeline involucra muchas columnas pero el select() final solo necesita unas pocas, Polars evita cargar o calcular las columnas innecesarias.
Common Subplan Elimination: Las subexpresiones idénticas dentro de un plan de consulta se identifican y se calculan solo una vez, reutilizando el resultado.
Expression Simplification: Las operaciones redundantes se eliminan o simplifican (por ejemplo, pl.col("foo") * 1 se convierte en pl.col("foo")).

Esta arquitectura es particularmente evidente al inspeccionar un plan de ejecución de LazyFrame usando .explain(). Por ejemplo, una cadena aparentemente compleja de filtros y agregaciones a menudo revelará un plan optimizado donde los filtros se mueven al escaneo inicial y las agregaciones intermedias se combinan.

import polars as pl
import os

# Assume 'large_data.csv' exists with columns 'id', 'category', 'value', 'timestamp'

# Example of a LazyFrame with predicate and projection pushdown potential
lf = (
    pl.scan_csv("large_data.csv")
    .filter(pl.col("timestamp").is_between(pl.datetime(2025, 1, 1), pl.datetime(2025, 12, 31)))
    .group_by("category")
    .agg(
        pl.col("value").mean().alias("avg_value"),
        pl.col("id").n_unique().alias("unique_ids")
    )
    .filter(pl.col("avg_value") > 100)
    .select(["category", "avg_value"])
)

print(lf.explain())

La salida de .explain() sirve como una herramienta crucial de depuración y ajuste de rendimiento, ofreciendo una representación textual del plan lógico optimizado. Para los aprendices visuales, Polars también ofrece show_graph() (si graphviz está instalado), que renderiza el DAG, haciendo que las optimizaciones sean tangibles.

La Evolución de Pandas: Copy-on-Write (CoW) y Semántica de Memoria

Mientras que Polars fue construido desde cero con primitivas de rendimiento, pandas ha estado abordando sistemáticamente sus propias limitaciones arquitectónicas. Un desarrollo destacado en las iteraciones recientes de pandas (comenzando con 2.0 y refinado en las versiones 2.x posteriores) es el fuerte impulso hacia la semántica Copy-on-Write (CoW). Este cambio es una respuesta directa a la "SettingWithCopyWarning" histórica de pandas y al comportamiento de memoria a menudo impredecible, particularmente cuando las asignaciones encadenadas conducen a mutaciones de datos no deseadas o copias eager costosas.

Antes de CoW, pandas a menudo hacía copias implícitas de DataFrames o Series durante las operaciones, lo que conducía a un mayor consumo de memoria y un rendimiento no determinista. Modificar una "vista" de un DataFrame podría o no modificar el original, dependiendo de heurísticas internas, lo que dificultaba el razonamiento sobre el código. Con CoW habilitado (a menudo a través de pd.set_option("mode.copy_on_write", True)), pandas apunta a un comportamiento más predecible: los datos solo se copian cuando realmente se modifican.

La implicación arquitectónica es un cambio de vistas mutables a bloques de datos inmutables que se comparten hasta que ocurre una operación de escritura. Cuando un usuario realiza una operación que modificaría un bloque compartido, se hace una copia de solo el bloque afectado, dejando los datos originales compartidos intactos. Esto reduce las copias innecesarias, mejorando la eficiencia de la memoria y, a menudo, el rendimiento, especialmente en escenarios que involucran múltiples operaciones intermedias que no modifican finalmente los datos originales.

import pandas as pd
import numpy as np

# Enable Copy-on-Write (recommended for recent pandas versions)
pd.set_option("mode.copy_on_write", True)

df = pd.DataFrame({'A': range(1_000_000), 'B': np.random.rand(1_000_000)})
df_view = df[df['A'] > 500_000] # This creates a logical view

# With CoW, 'df_view' shares memory with 'df' initially.
print(f"Memory usage of df_view before modification: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

# Now, modify a column in df_view
df_view['B'] = df_view['B'] * 10

# With CoW, only now is the 'B' column data for df_view copied.
print(f"Memory usage of df_view after modification: {df_view.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB")

La Frontera de la Interoperabilidad: Integración de Apache Arrow

Tanto pandas como polars están profundamente invertidos en Apache Arrow, y este compromiso solo se ha fortalecido en el último año. Arrow es un formato de memoria columnar agnóstico del lenguaje diseñado para un intercambio y procesamiento de datos eficientes. Su importancia no puede ser exagerada en un ecosistema de datos heterogéneo. Al igual que elegir el formato de serialización correcto es crítico—ve nuestra guía sobre JSON vs YAML vs JSON5: La Verdad Sobre los Formatos de Datos en 2025—la elección del formato de memoria define el límite del rendimiento de tu aplicación.

Para Polars, Arrow es fundamental. Su arquitectura central está construida directamente sobre la implementación de Rust de Arrow, lo que significa que los DataFrames de Polars inherentemente utilizan el formato de memoria columnar de Arrow. Esto permite operaciones de copia cero y procesamiento vectorizado a través de instrucciones SIMD. Pandas, por otro lado, ha estado integrando cada vez más PyArrow como un backend opcional, y ahora a menudo predeterminado, para tipos de datos específicos. Pandas 2.0 hizo de PyArrow una dependencia requerida para la inferencia predeterminada de cadenas e introdujo el concepto de DataFrames ArrowDtype.

import pandas as pd
import polars as pl
import pyarrow as pa

# Pandas with PyArrow backend
df_pd_arrow = pd.read_csv("some_text_data.csv", dtype_backend='pyarrow')

# Polars naturally uses Arrow
df_pl = pl.read_csv("some_text_data.csv")

# Interchange via __dataframe__ protocol
df_from_polars = pd.api.interchange.from_dataframe(df_pl.__dataframe__())

Benchmarking de Rendimiento y Compromisos: Cuándo Elegir Qué

Los benchmarks recientes muestran consistentemente que Polars supera a pandas en muchas operaciones comunes de datos, particularmente con conjuntos de datos más grandes.

Tipo de Operación	`pandas` (Eager, NumPy/Arrow Backed)	`Polars` (Lazy, Rust/Arrow Backed)
Ingesta de Datos	Bueno, mejorando con `PyArrow`	Excelente, especialmente con pushdowns
Filtrado	Eficiente, pero materialización eager	Altamente eficiente (predicate pushdown)
Agregaciones	Puede ser lento debido a copias de memoria	Excepcional, paralelizado
Joins	El rendimiento varía, intensivo en memoria	Muy eficiente, hash joins optimizados
Huella de Memoria	Mayor (5-10x tamaño de los datos)	Significativamente menor (2-4x tamaño de los datos)

Gestión de Memoria y Escalabilidad: Una Mirada Más Cercana

Polars opera en un modelo de datos columnar donde los datos de cada columna se almacenan contiguamente como arreglos de Apache Arrow. Para conjuntos de datos más grandes que la RAM, Polars ofrece procesamiento híbrido fuera del núcleo a través de su API de streaming. Esto le permite procesar datos en fragmentos, volcando transparentemente los resultados intermedios al disco cuando se alcanzan los límites de memoria.

Evolución de la API y Experiencia del Desarrollador

El sistema de expresiones de Polars es un diferenciador clave, que permite definir transformaciones complejas como unidades optimizadas únicas. Las expresiones son componibles, lo que permite a los desarrolladores escribir código altamente legible y paralelizable.

# Polars expression example
result_pl = df_pl.lazy().with_columns(
    (pl.col("value") * 1.1).alias("value_x1.1"),
    (pl.col("value").rank(method="min")).alias("value_rank"),
    pl.when(pl.col("value") > 20).then(pl.lit("High")).otherwise(pl.lit("Low")).alias("value_tier")
).filter(pl.col("value_tier") == "High").collect()

Pandas se ha centrado en la consistencia, con PDEP-14 y PDEP-10 indicando un movimiento hacia un dtype nativo de cadena de alto rendimiento y haciendo de PyArrow una dependencia requerida. La implementación de Copy-on-Write (PDEP-7) sigue siendo la evolución más impactante para la estabilidad de la librería.

La Trayectoria Futura: Qué hay en el Horizonte

De cara al futuro desde finales de 2025, pandas está evolucionando para ser una solución en memoria más potente y robusta, mientras que polars se está convirtiendo rápidamente en la opción predeterminada para el procesamiento de datos de alto rendimiento, escalable y potencialmente distribuido. Polars se está expandiendo agresivamente hacia la aceleración de GPU a través de NVIDIA RAPIDS cuDF y la ejecución distribuida a través de "Polars Cloud". La base compartida de Apache Arrow asegura que los datos puedan fluir eficientemente entre estas potentes librerías, permitiendo flujos de trabajo híbridos que aprovechen las fortalezas de cada una.