Análise de Dados Poderosa com Polars em Python

On 12 de maio de 2023, by Tiago Dias

Fala galera do mundo dos dados! O tema de hoje é como fazer análise de dados com a biblioteca Polars em Python. A biblioteca Polars em Python é uma nova adição ao ecossistema de análise de dados em Python, oferecendo uma alternativa eficiente e poderosa ao Pandas e ao NumPy. Com recursos avançados de processamento paralelo e capacidades de computação em memória distribuída, o Polars pode ser uma alternativa para quem trabalha com dados poder lidar com grandes conjuntos de dados.

Neste post, explicaremos as principais funções do Polars em Python e como elas podem ser usadas para análise de dados eficiente. Além disso, mostraremos como o Polars pode ser integrado a outras bibliotecas populares, como Pandas e Matplotlib, para obter insights ainda mais valiosos a partir dos dados. E para finalizar, mostraremos como o Polars pode ser usado para análise de dados em larga escala, explorando seus recursos avançados de processamento paralelo e computação em memória distribuída.

Com este post, você aprenderá:

Uma visão geral da biblioteca Polars em Python
Como usar as principais funções do Polars para análise de dados eficiente
Como integrar o Polars com outras bibliotecas populares, como Pandas e Matplotlib
Como usar o Polars para análise de dados em larga escala

Uma visão geral da biblioteca Polars em Python

A biblioteca Polars é uma poderosa ferramenta de análise de dados em Python, que permite manipular grandes volumes de dados de maneira eficiente e intuitiva. Ela oferece uma variedade de funções para filtrar, selecionar, ordenar e transformar dados, além de incluir recursos de computação distribuída e paralelismo.

É uma biblioteca de processamento de dados para Python e Rust que permite análise e manipulação de dados com rapidez e eficiência. Ela foi desenvolvida com o objetivo de oferecer um desempenho superior ao Pandas, enquanto mantém uma sintaxe similar.

Entre as principais funções da biblioteca Polars estão:

Carregamento de dados de diferentes formatos, como CSV, JSON e parquet;
Seleção de colunas específicas e filtragem de dados com base em critérios definidos pelo usuário;
Ordenação e agrupamento de dados com base em critérios definidos pelo usuário;
Transformação de dados, incluindo cálculos matemáticos e estatísticos;
Trabalho com dados em diferentes formatos, incluindo séries temporais, geoespaciais e de texto;
Computação distribuída e paralelismo, permitindo processar grandes conjuntos de dados em múltiplos núcleos de CPU.

No geral, a biblioteca Polars oferece uma ampla variedade de recursos para análise de dados em Python, tornando-se uma excelente opção para quem precisa trabalhar com grandes volumes de dados. Se você ainda não conhece a biblioteca, vale a pena conferir suas funcionalidades e ver como ela pode ajudar em seus projetos de análise de dados. Confere aqui, agora, algumas funções da biblioteca Polars de forma prática.

Instalando Polars

Para utilizar a biblioteca Polars em Python, você precisará instalá-la primeiro. A maneira mais fácil de fazer isso é através do gerenciador de pacotes pip. Basta abrir o terminal ou prompt de comando e digitar o seguinte comando.

pip install polars

Após instalada, agora é só fazer a importação. Junto com a Polars, faremos a importação do Pandas e Matplotlib, que também utilizaremos na integração com o Polars.

# importando as bibliotecas
import polars as pl
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Agora, partiu para as funções do Polars.

Principais funções do Polars

Aqui estão algumas das principais funções do Polars que você pode utilizar para análise de dados eficiente.

Leitura de dados com Polars

Como fazer a leitura de dados com o Polars em Python? A função read_csv do Polars permite a leitura de arquivos CSV em um dataframe do Polars. Conforme exemplo do código abaixo.

df = pl.read_csv('example.csv', separator=';')

A imagem a seguir é o resultado do dataframe Polars.

Seleção de colunas com Polars

Podemos selecionar com o Polars em Python? Para selecionar uma ou mais colunas específicas em um dataframe do Polars, utilize a função select. Por exemplo.

df.select(['cd_cliente', 'nm_cliente'])

E esse é o resultado da seleção acima.

Filtro de dados com Polars

Será que dá para filtrar dados com o Polars em Python? A função filter permite a aplicação de filtros em um dataframe do Polars. Por exemplo, para filtrar os dados onde a coluna “‘cd_cliente'” é maior que 14, você pode fazer o seguinte.

df.filter(pl.col('cd_cliente') > 14)

E então, temos o conjunto de dados filtrado.

Agrupamento de dados com Polars

Como agrupar dados com o Polars em Python? Para agrupar os dados por uma ou mais colunas específicas em um dataframe do Polars, utilize a função groupby. Por exemplo.

df.groupby('sn_cliente').count()

Confere o resultado do agrupamento de dados do dataframe na imagem a seguir.

Ordenação de dados com Polars

É possível ordenar os dados com o Polars em Python? Para ordenar os dados em um dataframe do Polars, utilize a função sort. Conforme exemplo a seguir.

df.sort('nm_cliente')

A imagem a seguir é o resultado da ordenação do dataframe Polars, conforme a coluna escolhida.

Junção de dados com Polars

Como juntar dois conjuntos de dados com o Polars em Python? Para juntar dois dataframes do Polars, utilize a função join. A seguir os passos para juntar dois ou mais conjuntos de dados.

Primeiramente faremos a inportação de um novo conjunto de dados, como vimos no tópico de leitura de dados.

df2 = pl.read_csv('example2.csv', separator=';')

E então, temos um segundo dataframe conforme imagem abaixo.

Agora é aplicada a função join, informando os dois conjuntos de dados e qual será a coluna responsável pela junção.

df3 = df.join(df2, on='cd_cliente')

Dessa forma, criamos um terceiro dataframe Polars exibindo na imagem abaixo.

É possível também integrar o Polars com outras bibliotecas populares de análise de dados.

Como integrar o Polars com outras bibliotecas populares, como Pandas e Matplotlib

A biblioteca Polars oferece uma série de recursos poderosos para análise de dados eficiente em Python. No entanto, pode ser necessário integrar o Polars com outras bibliotecas populares, como Pandas e Matplotlib, para criar uma análise de dados mais completa e visualmente atraente.

Para integrar o Polars com o Pandas, é possível converter um DataFrame Polars em um DataFrame Pandas usando o método to_pandas. Observe a simplicidade do código Python a seguir.

df_pd = df.to_pandas()

E quase como um passe de mágica, temos o dataframe Pandas da imagem abaixo.

Com o DataFrame Pandas, é possível usar todas as funcionalidades do Pandas normalmente. Você pode conferir essas funcionalidades em Análise de Dados com Pandas Python.

Já para integrar o Polars com o Matplotlib, é possível usar o método to_series para converter uma coluna do DataFrame Polars em uma Series Pandas, que pode ser usada com o Matplotlib. Se liga no código Python na sequência.

plt.bar(df.groupby('sn_cliente').count().select('sn_cliente').to_series(),
        df.groupby('sn_cliente').count().select('count').to_series())
plt.show()

Dessa forma, temos como resultado o gráfico de barras do Matplotlib da imagem abaixo.

Dessa forma, é possível integrar o Polars com o Matplotlib e utilizar todo o seu potencial para criar análises de dados mais completas e visualmente atraentes. Você pode se aprofundar mais em Visualização de Dados com Matplotlib Python.

Como usar o Polars para análise de dados em larga escala

O Polars é uma biblioteca que pode ser utilizada para processamento de dados em larga escala na linguagem de programação Python. Com ela, é possível realizar operações de análise de dados de forma eficiente e escalável, mesmo com grandes volumes de dados.

Para usar o Polars para análise de dados em larga escala, é importante seguir algumas práticas recomendadas, como:

Dividir os dados em partes menores: Em vez de carregar todos os dados de uma só vez, é recomendável dividi-los em partes menores para que possam ser processados mais facilmente.
Usar técnicas de filtragem de dados: A biblioteca oferece muitas funções para filtrar e selecionar dados com base em critérios específicos, o que pode ajudar a reduzir o tamanho dos conjuntos de dados e tornar o processamento mais eficiente.
Usar operações vetorizadas: O Polars oferece muitas operações vetorizadas que podem ser aplicadas a colunas inteiras de dados de uma só vez, em vez de realizar operações em cada elemento individualmente. Isso pode ajudar a reduzir o tempo de processamento e tornar a análise de dados em larga escala mais eficiente.
Usar técnicas de paralelização: Pode ser usado com outras bibliotecas de paralelização, como Dask e Ray, para aproveitar o poder de processamento de múltiplos núcleos ou clusters de computadores.
Usar armazenamento em cache: O Polars oferece uma função de armazenamento em cache para armazenar os resultados de operações de processamento de dados em larga escala, o que pode acelerar o processamento de operações subsequentes.

Com essas práticas recomendadas, é possível usar o Polars para análise de dados em larga escala de forma eficiente e escalável.

Polars ao Cubo

Polars é uma biblioteca poderosa para análise de dados em Python, oferecendo diversas funções que ajudam a tornar o processo mais eficiente e efetivo. Com as funções apresentadas neste post, você pode começar a explorar essa ferramenta e aprimorar sua análise de dados. Lembre-se de consultar a documentação oficial do Polars para mais informações e funções disponíveis.

Comece agora mesmo a usar o Polars para análise de dados poderosa em Python e obtenha insights valiosos a partir de seus dados de maneira eficiente e escalável! E então, chegamos ao final dessa introdução ao Polars com Python. Mas, fica ligado aqui nas novidades com a nossa Newsletter. Um abraço e até a próxima!!!

Conteúdos ao Cubo

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Finalizo com um convite para você ser Parceiro de Publicação Dados ao Cubo e escrever o próximo artigo, compartilhando conhecimento para toda a comunidade de dados.

Tiago Dias

Apaixonado por dados e tecnologia ❤️ , criando soluções com dados 📊 📈 , desde 2015, sempre buscando tornar os processos orientados! Com formação em Engenharia da Computação 💾 , MBA Gestão da Informação e Business Intelligence e Especialização em Data Science.

Também atuo como professor na área de dados. Nas horas vagas crio modelos de Machine Learning 🤖 com Python em desafios do Kaggle e escrevo no Dados ao Cubo sobre o mundo dos dados 🎲 !

Compartilhando conhecimentos sempre 🚀

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