askformore@bittnet.ro
Clase Programate

Analiza de date in Python ultra-rapida cu Polars

Analiza de date a devenit una din cele mai importante competente ale secolului XXI. Pentru ca volumele de informatii cresc exponential, viteza cu care putem procesa si interpreta aceste date poate face diferenta dintre esec si succes. Pana de curand, Pandas era considerata regina in analiza de date in Python. Dar, in ultimii ani, a aparut un nou jucator pe piata: Polars.

Polars este o biblioteca de analiza si manipulare de date, relativ noua pe piata, care promite performante impresionante si un mod eficient de lucru cu seturi de date foarte mari. In acest articol iti vom arata:

  • Ce este Polars si de ce ar trebui sa il folosesti
  • Cum se instaleaza Polars
  • Principalii pasi de baza pentru analiza datelor cu Polars
  • Avantajele Polars fata de alte biblioteci (Panditas, NumPy)
  • Exemple de cod si scenarii concrete de utilizare

Daca vrei sa iti turbo-boost-ezi procesul de analiza de date in Python, Polars este un instrument pe care nu trebuie sa il ratezi!

Ce este Polars si de ce conteaza?

Polars este o biblioteca de tip open-source pentru procesarea eficienta a datelor in Python si Rust. A fost proiectata special pentru a oferi viteza si scalabilitate in manipularea seturilor de date masive (Big Data).

Caracteristici cheie ale Polars:

  • Performanta mult mai buna decat Pandas, pentru volume mari de date
  • Suporta paralelizare si procesare lazy (evaluare lenesa/calcul la cerere)
  • Pastraza o sintaxa familiara pentru utilizatorii Pandas
  • Este cross-platform (functioneaza pe Linux, MacOS si Windows)
  • Integrare cu limbaje moderne: Python si Rust

De ce este atat de rapid? Polars isi datoreaza viteza limbajului Rust (considerat unul dintre cele mai rapide limbaje moderne), si modului in care lucreaza cu memorie structurata in coloane, nu in linii, ca Pandas.

Cand sa folosesti Polars?

Indiferent daca esti Data Analyst, Data Engineer sau ai nevoie doar ocazional de prelucrare rapida de date, Polars te poate ajuta sa:

  • Procesezi seturi de date ce depasesc limitele memoriei RAM (out-of-core data)
  • Rulzi rapid calcule asupra datelor voluminoase (zeci, sute de milioane de randuri)
  • Automatizezi si optimizezi fluxuri de date complexe

Concret: daca Pandas da semne de oboseala, iar codul tau ruleaza prea lent, Polars e solutia!

Instalare si primele setari

Instalarea Polars

Polars poate fi instalat foarte usor, fie cu pip, fie cu conda. Recomandam utilizarea virtual environments in Python ca sa nu incarci sistemul cu dependinte inutile.

pip install polars

Daca preferi conda:

conda install -c conda-forge polars

Importare si structura de baza

Dupa instalare, poti importa Polars astfel:

import polars as pl

Structura principala de date in Polars este DataFrame (ca si in Pandas). Ai si Series, pentru coloane individuale.

  • pl.DataFrame: contine datele structurate in coloane
  • pl.Series: serie individuala (coloana)

Cum folosesti Polars: Operatiuni de baza

Crearea unui DataFrame

Cel mai simplu mod de a crea un DataFrame in Polars este sa folosesti dictionare standard Python:


import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "nume": ["Andrei", "Mihai", "Irina"],
    "varsta": [29, 35, 28],
    "oras": ["Bucuresti", "Cluj", "Timisoara"]
})
print(df)

Rezultatul va fi:

┌────────┬───────┬────────────┐
│ nume   ┆ varsta ┆ oras       │
╞════════╬═══════╬════════════╡
│ Andrei ┆    29 ┆ Bucuresti  │
│ Mihai  ┆    35 ┆ Cluj       │
│ Irina  ┆    28 ┆ Timisoara  │
└────────┴───────┴────────────┘

Citirea datelor din fisiere CSV sau Parquet

Polars straluceste la importul de fisiere mari. Sintaxa este foarte asemanatoare cu Pandas:


df = pl.read_csv("exemplu.csv")

Sau pentru fisiere Parquet:


df_parquet = pl.read_parquet("exemplu.parquet")

Selectarea si filtrarea datelor

Poti extrage coloane sau filtra randuri extrem de rapid:


# Selecteaza coloana 'nume'
nume = df['nume']

# Filtreaza randurile pentru cei care au peste 30 de ani
peste30 = df.filter(pl.col("varsta") > 30)
print(peste30)

Operatiuni avansate: Group By, Agregari

Agregarea si gruparea sunt esentiale in analytics:


grupa_varsta = df.groupby("oras").agg([
    pl.col("varsta").mean().alias("varsta_medie"),
    pl.count().alias("numar_persoane")
])
print(grupa_varsta)

Rezultatul va arata asa:

┌────────────┬──────────────┬────────────────┐
│ oras       ┆ varsta_medie ┆ numar_persoane │
╞════════════╬══════════════╬════════════════╡
│ Bucuresti  ┆         29.0 ┆              1 │
│ Cluj       ┆         35.0 ┆              1 │
│ Timisoara  ┆         28.0 ┆              1 │
└────────────┴──────────────┴────────────────┘

Exportul rezultatelor

Dupa ce ai prelucrat datele, poti salva rezultatele foarte simplu:


df.write_csv('rezultate.csv')
df.write_parquet('rezultate.parquet')

Avantajele majore ale Polars fata de Pandas

Polars nu este doar o alternativa la Pandas. Este o imbunatatire radicala cand vine vorba de:

  • Viteza: proceseaza mult mai rapid volume mari de date fata de Pandas
  • Eficienta memoriei: gestionarea superioara a memoriei RAM
  • Paralelizare: suporta multi-threading nativ pentru calcule simultane
  • Lazy Evaluation: permite executia calculului doar cand e nevoie, optimizand drastic timpii de procesare
  • Sintaxa moderna: intuitiva, concisa, dar si familiar daca ai experienta cu Pandas
  • Scalabilitate: poate procesa usor fisiere ce nu pot fi incarcate integral in memorie

Exemple comparative de viteza:
Un set de 10 milioane de randuri poate fi filtrat in Polars in cateva secunde. In Pandas, aceeasi operatie ar putea dura chiar minute.

Cazuri uzuale de analiza cu Polars

1. Analiza rapida pe seturi masive de date (Big Data)

Imparte rapid fisiere CSV mari in subsets, fa join-uri si filtreaza datele in timp real.


df = pl.read_csv('set_mare.csv', low_memory=True)
rezultat = df.filter((pl.col('salariu') > 5000) & (pl.col('oras') == 'Bucuresti'))
print(rezultat)

2. Analiza exploratorie si dashboard-uri dinamice

Poti implementa fluxuri ETL (Extract-Transform-Load) extrem de rapid, cu agregari pe milioane de randuri, la cost redus de resurse.


summary = df.groupby('departament').agg([
    pl.col('salariu').mean(),
    pl.col('salariu').min(),
    pl.col('salariu').max()
])
print(summary)

3. Automatizare task-uri repetitive de data cleaning

Ruleaza pipeline-uri automatizate care curata si transforma datele —— exporta apoi catre downstream analytics.

Limitari si consideratii

Chiar daca Polars este rapid si modern, sunt cateva aspecte de considerat:

  • Nu are suport complet pentru toate operatiile din Pandas (ex: operatii speciale pe TimeSeries, unelte avansate de merging tricky)
  • Sintaxa este usor diferita (nu toate functiile Pandas sunt implementate la fel in Polars)
  • Instrumentele de vizualizare trebuie combinate cu Matplotlib, Seaborn sau Plotly pentru grafice

Polars evolueaza totusi rapid si multe dintre aceste limitari sunt deja in curs de rezolvare!

Concluzie

Polars marcheaza un salt calitativ pentru analiza de date in Python. Este o biblioteca ce merita testata si adoptata in proiectele tale, mai ales daca ai de procesat volume mari de date si vrei sa optimizezi resursele.

Incearca Polars, experimenteaza cu fisierele tale si descopera cat de mult poti imbunatati procesele tale de analiza, modelare si raportare.

Recomandare: Daca vrei sa ramai competitiv in lumea analiza datelor, merita sa inveti Polars si sa il combini inteligent cu alte unelte din ecosistemul Python.

Cum poti continua invatarea?

Cu siguranta ai inteles care sunt noutatile din 2025 legate de data analysis, daca esti interesat sa aprofundezi cunostintele in domeniu, te invitam sa explorezi gama noastra de cursuri dedicate analizelor de date din categoria Data Analytics. Indiferent daca esti la inceput de drum sau doresti sa iti perfectionezi abilitatile, avem un curs potrivit pentru tine.