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:
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:
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.
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.
Aqui estão algumas das principais funções do Polars que você pode utilizar para análise de dados eficiente.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
Com essas práticas recomendadas, é possível usar o Polars para análise de dados em larga escala de forma eficiente e escalável.
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!!!
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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 🎲 !
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