askformore@bittnet.ro
Clase Programate

Ghid pentru analiza datelor cu Polars pentru incepatori

Introducere in analiza datelor cu Polars

In era digitala, analiza datelor a devenit o abilitate cheie pentru orice profesionist. Volume uriese de date sunt generate in fiecare secunda, iar capacitatea de a extrage informatii valoroase din aceste date face diferenta intre companii de succes si cele care urmaresc mereu competitia. Pentru multi specialisti si entuziasti, Python si Pandas au fost multa vreme alegerea implicita. Totusi, Polars apare ca o alternativa revolutionara, oferind viteza si eficienta semnificativ imbunatatite.

In acest ghid pentru analiza datelor, vei descoperi cum poti folosi Polars pentru a realiza rapid si eficient analiza datelor, pornind de la fundamente si ajungand la tehnici avansate. Indiferent daca esti la inceput de drum sau vrei un instrument mai performant, Polars este raspunsul pentru analiza moderna a datelor.

Ce este Polars?

Polars este o biblioteca open-source pentru analiza datelor, optimizata pentru viteza si consum redus de memorie. Scrisa in Rust si avand interfata atat in Python, cat si in alte limbi, Polars se evidentiaza prin capabilitatea sa de a procesa cantitati mari de date cu o performanta superioara fata de alte tool-uri traditionale.

  • Sintaxa asemanatoare cu Pandas – usor de invatat pentru utilizatori familiarizati cu Pandas.
  • Procesare paralela – Polars foloseste la maximum toate nucleele procesorului.
  • Consumul redus de memorie – ideal pentru seturi de date foarte mari.
  • Analyse in batch & streaming – poate analiza date in timp real si in batch.

De ce sa alegi Polars in locul altor instrumente?

In comparatie cu biblioteci precum Pandas, Polars ofera avantaje semnificative:

  • Viteza: Chiar si operatii complexe sunt executate mult mai rapid.
  • Scalabilitate: Proiectat sa faca fata unor cantitati uriase de date.
  • Mediu prietenos pentru dezvoltatori: Interfata intuitiva pentru Pythonisti.

Aceasta combinatie face din Polars alegerea ideala pentru companiile si profesionistii care au nevoie de instrumente moderne, rapide si flexibile.

Instalarea Polars

Procesul de instalare este extrem de simplu, indiferent de sistemul de operare. Pentru Python, comanda de baza este:

pip install polars

In cateva secunde, vei avea acces la puterea Polars direct din consola ta Python.

Primele pasi in Polars: Import, incarcare si vizualizare date

Importul bibliotecii Polars

Poti importa Polars in Python folosind urmatoarea sintaxa:

import polars as pl

Incarcarea datelor din fisiere CSV

Una dintre cele mai comune surse de date sunt fisierele CSV. Iata cum poti incarca un CSV in Polars:

df = pl.read_csv('cale_catre_fisier.csv')

Cu o singura comanda, datele tale sunt incarcate intr-un DataFrame Polars extrem de rapid.

Vizualizarea datelor

La fel ca in Pandas, poti folosi comanda df.head() pentru a vizualiza primele linii din DataFrame:

df.head()

Structura de baza: DataFrame si Series in Polars

DataFrame este structura centrala in Polars, organizand datele in linii si coloane, asemanator cu Pandas. Fiecare coloana se numeste Series si poate contine valori de acelasi tip de date.

  • df.shape – returneaza dimensiunea DataFrame-ului (numar linii, numar coloane).
  • df.columns – afiseaza numele tuturor coloanelor.

Exemplu rapid:


print(df.shape)
print(df.columns)

Operatii de baza in Polars

Filtrarea datelor

Polars face foarte simpla filtrarea datelor dupa anumite conditii:


df_filtrat = df.filter(df['varsta'] > 30)

Acum, df_filtrat contine doar persoanele cu varsta peste 30 de ani.

Selectarea coloanelor


df_selectat = df.select(['nume', 'varsta'])

Agregari si grupari

Operatiile tip grupuri si agregari sunt fundamentale:


df_grupat = df.groupby('oras').agg(pl.col('venit').mean())

Acest exemplu calculeaza venitul mediu pentru fiecare oras distinct.

Adaugarea unei noi coloane


df = df.with_columns(
    (df['venit'] * 0.1).alias('taxe')
)

Manipularea si curatarea datelor

Calitatea analizei depinde de calitatea datelor. Polars ofera solutii rapide pentru identificarea si gestionarea valorilor lipsa sau anormale.

  • Identificarea valorilor lipsa: df.null_count()
  • Eliminarea randurilor cu valori lipsa: df.drop_nulls()
  • Inlocuirea valorilor lipsa cu medie: df.fill_null(pl.col('venit').mean())

Operatii avansate: Joins si transformari

Join-uri intre seturi de date

Atunci cand ai mai multe surse de date, join-urile devin esentiale.


df_final = df1.join(df2, on='id', how='inner')

Transformari complexe

Poti aplica functii personalizate pe coloane intregi:


df = df.with_columns(
    (pl.col('venit') * 1.05).alias('venit_actualizat')
)

Exportarea rezultatelor analizelor

Dupa finalizarea analizei, rezultatele se pot salva usor in diverse formate, cum ar fi CSV sau Parquet:


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

Performanta si scalabilitate: De ce Polars face diferenta

Performanta Polars deriva din optimizarile la nivel de cod Rust si utilizarea la maximum a multicore-ului. Chiar si pe laptopuri sau servere medii, Polars poate procesa seturi de date de ordinul millionelor de intrari, acolo unde alte biblioteci pot esua sau incetini drastic.

  • Baza Rust: cod compilat, mult mai eficient decat codul interpretat Python
  • Memory mapping: permite lucrul cu fisiere mari fara a le incarca total in RAM
  • Pipeline lazy: imbunatateste viteza executiei prin optimizari automate

Exemple practice de analiza cu Polars

Sa presupunem ca ai un set de date cu vanzari la nivel national (fisier CSV cu coloane: produs, cantitate, pret, data, judet).

Calculul veniturilor totale per judet


df = pl.read_csv('vanzari.csv')
df = df.with_columns((pl.col('cantitate') * pl.col('pret')).alias('venit'))
df_rez = df.groupby('judet').agg(pl.col('venit').sum().alias('venit_total'))
print(df_rez)

Top 5 produse cu cele mai mari vanzari


top5 = df.groupby('produs').agg(pl.col('venit').sum().alias('total_venit'))
        .sort('total_venit', reverse=True)
        .head(5)
print(top5)

Integrarea Polars cu alte instrumente si ecosisteme

Polars se integreaza excelent atat cu ecosistemul Python, cat si cu alte medii tip Big Data. Poti converti usor un DataFrame Polars intr-un DataFrame Pandas sau un array NumPy:


import pandas as pd
df_pandas = df.to_pandas()

De asemenea, poate exporta date catre Spark, Parquet, JSON sau alte formate moderne.

Cand sa alegi Polars si cui i se adreseaza?

Polars este recomandat in special daca:

  • Lucrezi cu volume mari de date (de la million la miliarde de randuri)
  • Ai nevoie de procesare rapida atat in batch cat si streaming
  • Ai un background de Pythonist si vrei o tranzitie usoara de la Pandas
  • Esti dezvoltator, analist de date, cercetator sau lucrezi in startup-uri sau companii mari

Chiar si pentru proiectele mici, viteza si eficienta Polars pot economisi timp si resurse.

Resurse utile pentru invatare continua

Ca sa aprofundezi cunoasterea Polars, iata cateva resurse care te pot ajuta:

  • Documentatia oficiala Polars
  • Github: exemple de cod si issues rezolvate de comunitate
  • Tutoriale online, webinarii, cursuri dedicata de Data Analytics (consulta sectiunea urmatoare!)

Concluzie

Polars este un instrument open-source modern, rapid si foarte flexibil pentru analiza datelor. Ofera un avantaj real atat pentru incepatori cat si pentru avansati, fiind usor de invatat si implementat. Daca ai nevoie de performanta si scalabilitate, Polars ar trebui sa fie prima varianta pe lista ta. Nu ezita sa incepi chiar astazi – experimenteaza pe datele tale si vei simti diferenta!

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.