-Negócios

As atividades de processamento de dados tornaram-se um elemento crucial para o sucesso e crescimento das empresas. A capacidade de coletar, analisar e extrair informações de valor de grandes volumes de dados se traduz em uma valiosa vantagem competitiva. Com o aumento exponencial dos volumes de dados a serem elaborados, a realidade dos negócios enfrenta novos desafios e complexidades.

Os dados, no entanto, fornecem uma base sólida para tomar decisões informadas. Ao analisar os dados da empresa, você pode obter uma visão clara do desempenho, identificar tendências e estimar resultados futuros. As empresas podem identificar ineficiências nos processos operacionais e fazer melhorias direcionadas, com benefícios claros em termos de otimização de recursos e redução de custos. Também é possível atender mais rapidamente às necessidades dos clientes, identificar novas oportunidades de mercado e desenvolver produtos e serviços inovadores.

Polars é uma biblioteca de análise e manipulação de dados tabulares projetada para ser rápida e eficiente, especialmente para operações realizadas em grandes conjuntos de dados. Graças à implementação em Rust e ao uso de paralelismo, o Polars pode aproveitar ao máximo os recursos dos processadores modernos.

As funções polares apresentam uma característica de preguiça, onde certas operações são adiadas até um momento oportuno para uma eficiência ideal. Esta abordagem minimiza o cálculo de valores intermediários supérfluos e contribui para melhorar o desempenho de todo o sistema.

A biblioteca também oferece uma ampla gama de funcionalidades para manipulação de dados tabulares, incluindo filtros, agregações, classificações e muitas outras operações comuns. Suporte para junção e mesclagem de maneira eficiente entre conjuntos de dados, permitindo combinar dados de diversas fontes com rapidez e facilidade. Ele pode lidar com dados em vários formatos, incluindo CSV e JSON.

Noções básicas de como o Polars funciona

Polars é baseado em uma estrutura de dados chamada DataFrame , semelhante ao conceito de DataFrame em pandas (Python) e em R. Esta estrutura contém colunas de dados homogêneas e permite realizar operações nelas. Apresentando o funcionamento do DuckDB já havíamos focado no DataFrame: DuckDB , na verdade, permite usar dados armazenados em qualquer formato para criar bancos de dados “on-the-fly”, também acessíveis a partir da RAM para maximizar o desempenho Entre as diversas integrações, o DuckDB também oferece isso para Polars.

As operações em Polars são descritas usando expressões apropriadas, que expressam as transformações a serem aplicadas nos dados que estão sendo processados. As expressões podem ser preguiçosas, conforme explicado anteriormente, para maximizar a eficiência e aproveitar as otimizações e paralelismo oferecidos pela biblioteca.

Embora implementado em Rust, o Polars também fornece uma interface Python que permite aos desenvolvedores usar a biblioteca em projetos criados usando esta linguagem de programação específica.

A livraria pandas , amplamente utilizada para manipulação e análise de dados, pode ser ineficiente em grandes conjuntos de dados. E é precisamente aí que entra o Polars: ele tem uma estrutura geral semelhante à do pandas, mas é distintamente orientado para o desempenho.

Enquanto pandas e Polars são bibliotecas de análise de dados, o já mencionado DuckDB é um banco de dados que também permite a execução de consultas SQL. Isso o torna particularmente útil para os programadores que estão mais familiarizados com a linguagem SQL. DuckDB também foi projetado para oferecer alto desempenho, mas neste caso o foco está no gerenciamento de dados database format.

Imagem retirada do site oficial do projeto.

A filosofia Polars

O objetivo do projeto Polars é desenvolver uma biblioteca baseada em quadros de dados altamente eficiente que possua velocidade e capacidades excepcionais, permitindo aos usuários lidar com eficiência com grandes quantidades de dados na forma de quadros de dados.

-Aproveite todos os núcleos disponíveis em sua máquina. -Otimize consultas para reduzir a carga de trabalho ou alocações desnecessárias de memória. -Lide com conjuntos de dados muito maiores do que a RAM disponível em seu sistema. -Ofereça uma API consistente e previsível. -Use um esquema estrito: os tipos de dados devem ser conhecidos antes da execução da consulta.

O aplicativo foi projetado com foco na eliminação de duplicações desnecessárias de informações, na otimização de técnicas de cache, na minimização da necessidade de processamento simultâneo durante operações paralelas, na execução de dados em segmentos e no emprego de uma abordagem eficiente para a alocação de memória.

Como instalar e usar Polars

Para começar a usar o Polars, você precisa instalar a biblioteca e depois importá-la para seu ambiente de desenvolvimento. Para usar Polars em um projeto Python basta digitar o seguinte comando na janela do terminal:

pip instalar polares

O código Python fornecido gera um dataframe elementar e posteriormente utiliza a biblioteca Polars para recuperar as informações das linhas onde a coluna “Idade” tem um valor superior a 40.

importar polares como pl

dados={‘Nome’: [‘Matteo’,‘Michele’,‘Luca’,‘Giordano’], ‘Idade’: [44, 45, 35, 22], ‘Cidade’: [‘Roma’,‘Florença’,‘Milão’,‘Trieste’]}

df=pl.DataFrame(dados)

Visualize o DataFrame

print(“DataFrame original:") imprimir (df)

Filtre os dados (por exemplo, selecione linhas com idade indicada superior a 40 anos)

filtered_df=df.filter(df[‘Idade’] > 40)

Ver dados filtrados

print("\nDados filtrados:") imprimir(filtrado_df)

Claro, Polars também pode ser usado com outras linguagens de programação. A escolha óbvia é Rust, já que a biblioteca foi desenvolvida sobre ele. No entanto, você pode simplesmente invocar a biblioteca de JavaScript code , instalando-a usando o popular tempo de execução Node.js.

Expressões: a base da biblioteca de processamento de dados

Nós antecipamos isso há pouco: le expressões eles são a pedra angular do Polars e constituem sua espinha dorsal. A biblioteca, de fato, oferece uma estrutura versátil que facilmente aborda a consulta de forma mais simples e também pode ser utilizada para lidar com situações mais complexas. O seguinte pode ser considerado diretrizes básicas para todas as consultas processadas usando Polars:

-selecione -filtro -com_colunas -grupo_por

Para select a column , basta definir o DataFrame do qual extrair os dados e, em segundo lugar, selecionar os dados de interesse. A opção filter permite criar um subconjunto do DataFrame , como vimos no exemplo anterior. Claro, é possível criar filtros complexos envolvendo múltiplas colunas.

Com with_columns você tem uma maneira de criar novas colunas para análises contínuas. Recorrendo a group_by , você pode explorar uma função que agrupa o conteúdo de um DataFrame com base nos valores presentes em uma ou mais colunas. Isso é útil quando você deseja realizar análises ou cálculos específicos em subconjuntos de dados que compartilham os mesmos valores em uma ou mais colunas.

Combinando vários DataFrames, a outra grande vantagem do Polars

Uma das características distintivas do Polars, como mencionamos, é a capacidade de combinar DataFrame. Essa capacidade é muito útil, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados.

Com a concatenação horizontal , dois DataFrame podem ser unidos com base nas colunas. Por exemplo, se você tivesse que gerenciar dois DataFrame contendo colunas diferentes, é possível combiná-los horizontalmente para obter um único DataFrame que abranja todas as colunas. Por outro lado, a concatenação vertical permite unir dois DataFrame com base em linhas: útil quando você deseja preencher um Dataframes a partir das linhas contidas em outro.

Um pouco como acontece com i SQL join , as operações merge e join do Polars permitem combinar DataFrame com base em colunas específicas. Especificamente, com a mesclagem eles podem combinar o DataFrame a partir das colunas indicadas usando vários tipos de junções como “interna”, “esquerda”, “externa” e “direita”. O método join no Polars é uma forma simplificada de mesclagem.

A jusante da combinação de DataFrame , é possível realizar operações de agrupamento e agregação nos dados resultantes e depois realizar processamento adicional. Tudo isso contando com melhorias significativas de desempenho, consequência direta do processamento paralelo. O tempo de execução das operações será, portanto, mínimo quando comparado com abordagens tradicionais.

Para mais informações, consulte o manual oficial do usuário, disponível no site da Polars.

Crédito da imagem de abertura: iStock.com – champixs

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*️⃣ Link da fonte:

DuckDB também oferece isso para Polars , site oficial do projeto , guia oficial do usuário , champpixs ,