Polars vs Pandas: ¿Qué biblioteca de DataFrames deberías usar en 2026?

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Soren Atelier

Updated on 12/2/2026

Si trabajas con datos en Python, es casi seguro que te has topado con un límite en Pandas. Cargas un archivo CSV de 2 GB y ves cómo tu máquina se arrastra hasta detenerse. Una agregación con GroupBy sobre 50 millones de filas tarda minutos cuando esperabas segundos. Intentas paralelizar tu pipeline y descubres que Pandas es fundamentalmente monohilo. La biblioteca que enseñó al mundo el análisis tabular de datos en Python nunca fue diseñada para la escala de datos que los equipos modernos manejan a diario.

Esto no es una molestia menor. Los pipelines de datos lentos bloquean equipos completos. Los data scientists esperan a que terminen los notebooks en vez de iterar sobre el análisis. Los ingenieros construyen soluciones alternativas: procesar por chunks, levantar clústeres de Spark para trabajos que deberían correr en un portátil, o reescribir Python en SQL. El costo se mide en horas de productividad perdida, insights retrasados y facturas de infraestructura que crecen más rápido que los propios datos.

Polars ha surgido como la alternativa más sólida. Construida desde cero en Rust y usando Apache Arrow como base de memoria, Polars procesa datos de 5 a 30 veces más rápido que Pandas usando una fracción de la memoria. Soporta evaluación lazy, ejecución multi-hilo automática y un optimizador de consultas que reescribe tu código para ejecutarlo eficientemente. Pero Pandas no se queda quieto: la versión 2.x incorporó dtypes respaldados por Arrow y mejoras de rendimiento importantes. El ecosistema alrededor de Pandas sigue sin rival.

Este artículo ofrece una comparación directa y práctica entre Polars y Pandas en 2026. Cubre diferencias de sintaxis, benchmarks de rendimiento, uso de memoria, compatibilidad con el ecosistema y una guía clara sobre cuándo usar cada biblioteca.

¿Qué es Pandas?

Pandas es la biblioteca fundamental de manipulación de datos para Python. Publicada en 2008 por Wes McKinney, introdujo la abstracción DataFrame en Python y se convirtió en la herramienta estándar para limpieza, transformación y análisis de datos. En 2026, Pandas tiene más de 45,000 estrellas en GitHub y se instala como dependencia en prácticamente cualquier proyecto de data science.

Características clave de Pandas:

• Evaluación eager: cada operación se ejecuta inmediatamente al llamarse
• Arrays respaldados por NumPy: tradicionalmente usa arrays de NumPy internamente (con backend Arrow disponible desde 2.0)
• Ejecución monohilo: las operaciones se ejecutan en un solo núcleo de CPU por defecto
• API madura: documentación completa, miles de tutoriales e integración profunda con scikit-learn, matplotlib, seaborn y todo el ecosistema PyData
• DataFrames mutables: admite modificaciones in-place

Pandas 2.x introdujo dtypes opcionales respaldados por PyArrow, mejorando la eficiencia de memoria para datos con muchas strings y habilitando mejor interoperabilidad con otras herramientas basadas en Arrow. Sin embargo, el modelo de ejecución central sigue siendo monohilo y eager.

¿Qué es Polars?

Polars es una biblioteca de DataFrames escrita en Rust, creada por Ritchie Vink en 2020. Usa Apache Arrow como formato columnar en memoria, lo que permite compartir datos sin copias con otras herramientas compatibles con Arrow. Polars fue diseñada desde cero para resolver las limitaciones de rendimiento inherentes a la arquitectura de Pandas.

Características clave de Polars:

• Evaluación lazy y eager: soporta ambos modos; el modo lazy habilita optimización de consultas antes de ejecutar
• Modelo de memoria Apache Arrow: almacenamiento columnar con uso eficiente de caché
• Multi-threading automático: paraleliza operaciones en todos los núcleos de CPU disponibles sin intervención del usuario
• Optimizador de consultas: reescribe y optimiza planes de ejecución (predicate pushdown, projection pushdown, reordenamiento de joins)
• Ejecución en streaming: puede procesar datasets más grandes que la RAM
• DataFrames inmutables: todas las operaciones devuelven nuevos DataFrames; no hay mutación in-place
• Soporte GPU: aceleración opcional con NVIDIA GPU para workloads en memoria

Polars ofrece tanto una API de Python como una API nativa en Rust. La API de Python se siente familiar para usuarios de Pandas, pero usa method chaining y sintaxis basada en expresiones que permite que el optimizador funcione de forma efectiva.

Polars vs Pandas: tabla comparativa completa

Comparación de sintaxis: ejemplos lado a lado

La mejor forma de entender las diferencias prácticas es ver las mismas operaciones escritas en ambas bibliotecas. Los siguientes ejemplos muestran tareas comunes de datos.

Leer un archivo CSV

Pandas:

import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
print(df.head())

Polars:

import polars as pl
 
df = pl.read_csv("sales_data.csv")
print(df.head())

Para lecturas simples de CSV, la sintaxis es casi idéntica. Polars será más rápido porque lee columnas en paralelo y usa directamente el formato de memoria de Arrow. En un CSV de 1 GB, Polars normalmente termina en menos de 2 segundos frente a 8-10 segundos en Pandas.

Leer un archivo Parquet

Pandas:

df = pd.read_parquet("sales_data.parquet")

Polars (lazy -- solo lee las columnas necesarias):

df = pl.scan_parquet("sales_data.parquet")
# Todavía no se cargan datos -- solo un plan de consulta
result = df.select("product", "revenue", "date").collect()

Aquí es donde Polars destaca. scan_parquet crea un lazy frame que solo lee las columnas y filas que realmente usas. Si tu archivo Parquet tiene 100 columnas pero solo necesitas 3, Polars omite por completo las otras 97. Pandas lee las 100 columnas en memoria.

Filtrar filas

Pandas:

# Filter rows where revenue > 1000 and region is "North"
filtered = df[(df["revenue"] > 1000) & (df["region"] == "North")]

Polars:

# Filter rows where revenue > 1000 and region is "North"
filtered = df.filter(
    (pl.col("revenue") > 1000) & (pl.col("region") == "North")
)

Polars usa el sistema de expresiones pl.col() en lugar de indexación con corchetes. No es solo una preferencia sintáctica: las expresiones permiten al optimizador empujar filtros hacia la fuente de datos y paralelizar la evaluación.

Agregación con GroupBy

Pandas:

result = df.groupby("category").agg(
    total_revenue=("revenue", "sum"),
    avg_price=("price", "mean"),
    order_count=("order_id", "count")
)

Polars:

result = df.group_by("category").agg(
    total_revenue=pl.col("revenue").sum(),
    avg_price=pl.col("price").mean(),
    order_count=pl.col("order_id").count()
)

Ambas APIs soportan agregaciones con nombre. La sintaxis de expresiones de Polars es más explícita y componible. Por ejemplo, puedes encadenar fácilmente operaciones dentro de una agregación: pl.col("revenue").filter(pl.col("status") == "completed").sum() — algo que requiere código más enrevesado en Pandas.

Unir dos DataFrames

Pandas:

merged = pd.merge(
    orders, customers,
    left_on="customer_id",
    right_on="id",
    how="left"
)

Polars:

merged = orders.join(
    customers,
    left_on="customer_id",
    right_on="id",
    how="left"
)

La sintaxis de join es similar entre ambas bibliotecas. Polars realiza joins más rápido porque hace hashing y probing en paralelo en múltiples hilos y puede reordenar joins en modo lazy para una ejecución óptima.

Añadir y transformar columnas

Pandas:

df["profit_margin"] = (df["revenue"] - df["cost"]) / df["revenue"] * 100
df["year"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.year
df["category_upper"] = df["category"].str.upper()

Polars:

df = df.with_columns(
    profit_margin=((pl.col("revenue") - pl.col("cost")) / pl.col("revenue") * 100),
    year=pl.col("date").cast(pl.Date).dt.year(),
    category_upper=pl.col("category").str.to_uppercase()
)

Polars usa with_columns() para añadir o transformar múltiples columnas en una sola llamada. Las tres transformaciones anteriores se ejecutan en paralelo. En Pandas, cada línea corre de forma secuencial y crea copias intermedias del dataset.

Encadenar operaciones (pipeline completo)

Pandas:

result = (
    df[df["status"] == "completed"]
    .groupby("product_category")
    .agg(total_revenue=("revenue", "sum"))
    .sort_values("total_revenue", ascending=False)
    .head(10)
)

Polars (modo lazy):

result = (
    df.lazy()
    .filter(pl.col("status") == "completed")
    .group_by("product_category")
    .agg(total_revenue=pl.col("revenue").sum())
    .sort("total_revenue", descending=True)
    .head(10)
    .collect()
)

El pipeline lazy en Polars construye un plan de ejecución y lo optimiza antes de correrlo. El optimizador puede empujar el filtro antes del scan, proyectar solo las columnas necesarias o reorganizar operaciones para mayor eficiencia. Obtienes estas optimizaciones automáticamente con solo llamar .lazy() al inicio y .collect() al final.

Benchmarks de rendimiento

Los benchmarks del mundo real muestran consistentemente que Polars supera a Pandas por márgenes significativos. Los siguientes números se basan en benchmarks publicados en 2025 y la suite Polars PDS-H.

Carga de CSV (archivo de 1 GB, ~10M filas)

Polars lee CSVs 5x más rápido y usa aproximadamente 87% menos memoria. Esto se debe a que Polars lee columnas en paralelo y almacena datos en el formato columnar de Arrow, que es más compacto que los arrays de NumPy orientados a filas de Pandas con overhead de objetos Python.

Agregación GroupBy (10M filas, 5 grupos)

Polars completa operaciones de group-by 5-10x más rápido. La agregación basada en hashing paralelizada a través de todos los núcleos de CPU es la razón principal. Pandas procesa cada grupo de forma secuencial en un solo hilo.

Ordenamiento (10M filas)

El ordenamiento muestra la mayor brecha de rendimiento: hasta 11x más rápido en Polars. El sorting es uno de los mayores cuellos de botella de Pandas porque depende de implementaciones de sort de NumPy monohilo.

Join (dos DataFrames, 10M y 1M filas)

Los joins en Polars corren 3-8x más rápido dependiendo del tipo de join y la cardinalidad de las claves. La implementación de hash join en paralelo es particularmente efectiva para joins grandes de fact-dimension comunes en workloads analíticos.

Conclusión clave sobre rendimiento

Para datasets por debajo de 100,000 filas, ambas bibliotecas se sienten instantáneas. La brecha de rendimiento se vuelve relevante a partir de ~1 millón de filas y crece conforme aumenta el tamaño. Si trabajas regularmente con datasets por encima de 10 millones de filas en una sola máquina, Polars ofrece un aumento sustancial de productividad solo por reducir los tiempos de espera.

Uso de memoria: cómo Polars se mantiene eficiente

La eficiencia de memoria es una de las mayores ventajas de Polars:

1. Formato columnar de Apache Arrow: los datos se almacenan en bloques contiguos de memoria por columna. Esto aprovecha mejor la caché que el enfoque block-manager de Pandas y evita el overhead de objetos Python para strings y tipos mixtos.

2. La evaluación lazy evita copias intermedias: en Pandas, cada operación encadenada crea una nueva copia de los datos. Un pipeline de cinco pasos podría asignar cinco copias de tu DataFrame. El modo lazy de Polars construye un plan optimizado que minimiza asignaciones intermedias.

3. Projection pushdown: al leer desde Parquet o escanear datos en modo lazy, Polars solo carga las columnas que tu consulta realmente usa. Pandas carga todo.

4. Predicate pushdown: los filtros se empujan a la fuente de datos. Si filtras un archivo Parquet al 10% de sus filas, Polars lee solo los row groups coincidentes desde disco. Pandas lee todas las filas primero y luego filtra en memoria.

5. Ejecución en streaming: para datasets mayores que la RAM disponible, Polars puede procesar datos en lotes de streaming sin requerir el dataset completo en memoria.

En términos prácticos, un pipeline que causa un error Out of Memory en Pandas en una máquina con 16 GB puede correr cómodamente en Polars usando 4-6 GB.

Evaluación lazy: el optimizador de consultas de Polars

La evaluación lazy es la funcionalidad que separa más fundamentalmente a Polars de Pandas. Cuando llamas .lazy() sobre un DataFrame de Polars (o usas scan_csv / scan_parquet), las operaciones no se ejecutan inmediatamente. En su lugar, Polars construye un plan lógico —un grafo dirigido de operaciones— y luego lo optimiza antes de ejecutarlo.

El optimizador realiza varias transformaciones automáticamente:

# This lazy pipeline gets automatically optimized
result = (
    pl.scan_parquet("huge_dataset.parquet")  # 100 columns, 500M rows
    .filter(pl.col("country") == "US")       # Optimizer pushes this to file scan
    .select("name", "revenue", "country")    # Optimizer projects only 3 columns
    .group_by("name")
    .agg(pl.col("revenue").sum())
    .sort("revenue", descending=True)
    .head(20)
    .collect()
)

Qué hace el optimizador con este pipeline:

• Projection pushdown: solo lee "name", "revenue" y "country" del archivo Parquet (ignorando las otras 97 columnas)
• Predicate pushdown: aplica el filtro country == "US" al nivel de row-group de Parquet, saltándose chunks completos de datos que no contienen registros de US
• Common subexpression elimination: reutiliza resultados calculados cuando la misma expresión aparece múltiples veces
• Join reordering: cuando se encadenan múltiples joins, el optimizador elige el orden más eficiente

Puedes inspeccionar el plan optimizado antes de ejecutar:

plan = (
    pl.scan_parquet("data.parquet")
    .filter(pl.col("value") > 100)
    .select("id", "value")
)
print(plan.explain(optimized=True))

Pandas no tiene un equivalente. Cada operación de Pandas se ejecuta de forma eager, y cualquier optimización debe hacerla manualmente el desarrollador.

Ecosistema y compatibilidad

Donde Pandas gana por ecosistema

Pandas tiene un ecosistema inigualable construido durante 17 años:

• scikit-learn: suele esperar DataFrames de Pandas como input. Aunque Polars puede convertir a Pandas para entrenamiento de modelos, ese paso extra añade fricción.
• matplotlib y seaborn: aceptan DataFrames y Series de Pandas directamente para gráficos. Polars requiere conversión.
• statsmodels: construido sobre Pandas y NumPy. Sin soporte nativo de Polars.
• Integración con Jupyter: los DataFrames de Pandas se renderizan de forma nativa en notebooks. Polars también se renderiza bien, pero algunas extensiones asumen Pandas.
• Soporte de formatos de archivo: Pandas soporta Excel, HDF5, bases SQL, portapapeles, texto de ancho fijo y docenas de formatos más. Polars soporta CSV, Parquet, JSON, IPC/Arrow, Avro y bases de datos, pero no Excel de forma nativa (requiere conversión).
• Google Colab / notebooks en la nube: viene preinstalado y se asume en la mayoría de entornos de data science en la nube.

Donde Polars se está poniendo al día

El ecosistema de Polars crece rápidamente:

• Integración con DuckDB: DuckDB puede consultar DataFrames de Polars directamente vía SQL sin copiar datos, combinando flujos de trabajo SQL y basados en expresiones.
• Streamlit: añadió soporte nativo para Polars. Puedes pasar objetos pl.DataFrame directamente a funciones de display de Streamlit.
• Ecosistema Arrow: cualquier herramienta que funcione con Apache Arrow (incluyendo Spark, DuckDB, DataFusion y otras) puede intercambiar datos con Polars con costo cero de copias.
• Métodos de conversión: df.to_pandas() y pl.from_pandas() facilitan cambiar entre ambas bibliotecas.

Exploración visual con PyGWalker

Una herramienta que reduce la brecha entre Polars y Pandas es PyGWalker (opens in a new tab), una biblioteca open-source de Python que convierte cualquier DataFrame en una interfaz de visualización interactiva tipo Tableau directamente dentro de Jupyter notebooks. PyGWalker funciona de forma nativa con DataFrames de Pandas y Polars, así que puedes explorar tus datos visualmente sin importar qué biblioteca uses para procesarlos.

import pygwalker as pyg
 
# Works with Pandas
import pandas as pd
df_pandas = pd.read_csv("data.csv")
pyg.walk(df_pandas)
 
# Also works with Polars
import polars as pl
df_polars = pl.read_csv("data.csv")
pyg.walk(df_polars)

Esto es especialmente útil en el flujo de trabajo con Polars, donde procesas datos a alta velocidad y luego necesitas explorar visualmente patrones, outliers o distribuciones sin escribir código de gráficos. PyGWalker te da creación de charts por drag-and-drop sobre el DataFrame que ya tienes.

Curva de aprendizaje

Pasar de Pandas a Polars

Si ya conoces Pandas, aprender Polars suele tomar entre una y dos semanas de uso activo para sentirse cómodo. Los conceptos centrales —DataFrames, columnas, filtros, agrupaciones, joins— son idénticos. Lo que cambia es la sintaxis y el modelo mental:

Diferencias clave a internalizar:

1. Sin índice: los DataFrames de Polars no tienen índice de filas. Si dependes mucho de .loc[], .iloc[] o set_index() en Pandas, tendrás que ajustarte. Polars usa filter() y selección basada en columnas para todo.

2. API basada en expresiones: en lugar de df["col"], usas pl.col("col"). Las expresiones son componibles y se pueden optimizar.

3. Method chaining sobre asignación: Polars fomenta construir pipelines encadenando métodos en vez de mutar un DataFrame línea por línea.

4. Lazy por defecto para scans de archivos: scan_csv() y scan_parquet() devuelven frames lazy. Llamas .collect() para ejecutar.

5. Tipado estricto: Polars es más estricto con los tipos de datos. No puedes mezclar enteros y strings en una columna como Pandas a veces permite con dtype object.

Empezar desde cero

Para alguien nuevo en ambas bibliotecas, Polars es posiblemente más fácil de aprender. La API de expresiones es más consistente (sin confusión entre patrones df.groupby y df.agg que cambiaron entre versiones de Pandas). La ausencia de índice elimina toda una categoría de problemas comunes de Pandas (alineación inesperada por índice, reset del índice, confusión con multi-index).

Sin embargo, Pandas tiene muchos más recursos de aprendizaje: libros, cursos universitarios, respuestas en Stack Overflow y tutoriales. La documentación de Polars es buena, pero de menor volumen.

Cuándo usar Pandas

Pandas es la opción correcta cuando:

• Tus datos caben en memoria y están por debajo de 1 millón de filas: Pandas es suficientemente rápido, y el soporte del ecosistema no tiene rival.
• Necesitas integración profunda con el ecosistema de ML: scikit-learn, statsmodels y muchas bibliotecas de ML esperan DataFrames de Pandas.
• Tu equipo ya conoce Pandas: el coste de reentrenar a un equipo puede superar los beneficios de rendimiento para datasets pequeños.
• Trabajas con archivos Excel con frecuencia: read_excel() y to_excel() en Pandas están muy probados.
• Necesitas formatos I/O de nicho: HDF5, Stata, SAS, SPSS, texto de ancho fijo — Pandas soporta formatos que Polars no.
• Exploración interactiva en notebooks con datos pequeños: para análisis ad-hoc rápido sobre CSV pequeños, la familiaridad de Pandas y su integración con el ecosistema lo convierten en la opción pragmática.

Cuándo usar Polars

Polars es la opción correcta cuando:

• Tus datos superan regularmente 1 millón de filas: la diferencia de rendimiento se vuelve significativa y crece con el tamaño.
• Estás construyendo pipelines de datos: la evaluación lazy y la optimización de consultas producen pipelines más rápidos y eficientes sin tuning manual.
• La memoria es una restricción: Polars usa bastante menos memoria, permitiendo datasets más grandes en el mismo hardware.
• Necesitas paralelismo sin complejidad: Polars paraleliza automáticamente. Sin multiprocessing, sin dask, sin cambios de infraestructura.
• Trabajas con archivos Parquet: el predicate y projection pushdown de Polars en Parquet es una gran ganancia de eficiencia.
• Empiezas un proyecto nuevo sin legacy de Pandas: no hay coste de migración y la API de Polars es limpia y consistente.
• Procesas datos para herramientas downstream compatibles con Arrow: DuckDB, Spark, DataFusion y otras herramientas del ecosistema Arrow intercambian datos con Polars sin copias.

¿Se pueden usar ambos? El enfoque híbrido

Muchos equipos adoptan un enfoque híbrido: usar Polars para los pasos pesados de procesamiento y convertir a Pandas para visualización o entrenamiento de modelos de ML. La conversión entre ambas bibliotecas es ligera y rápida.

import polars as pl
import pandas as pd
 
# Process data with Polars (fast)
processed = (
    pl.scan_parquet("large_dataset.parquet")
    .filter(pl.col("year") >= 2024)
    .group_by("category")
    .agg(
        pl.col("revenue").sum().alias("total_revenue"),
        pl.col("orders").count().alias("order_count")
    )
    .sort("total_revenue", descending=True)
    .collect()
)
 
# Convert to Pandas for ML or visualization (small result set)
pandas_df = processed.to_pandas()
 
# Use with scikit-learn
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(pandas_df[["order_count"]], pandas_df["total_revenue"])

Este patrón te da la velocidad de Polars para data wrangling y el ecosistema de Pandas para tareas downstream. El overhead de conversión es despreciable cuando el resultado es pequeño tras la agregación.

Análisis de datos asistido por IA con RunCell

Elijas Polars o Pandas, trabajar con datos en Jupyter notebooks puede acelerarse con ayuda de IA. RunCell (opens in a new tab) es un agente de IA para Jupyter que ayuda a data scientists a escribir, depurar y optimizar código de análisis. Entiende la sintaxis de Pandas y Polars y puede sugerir el enfoque más eficiente para tu tarea específica, incluyendo recomendar cuándo un pipeline de Polars superaría a un equivalente en Pandas. Si cambias frecuentemente entre ambas bibliotecas, un asistente de código con IA que entienda las dos puede reducir significativamente la fricción.

Guía de migración: pasar de Pandas a Polars

Si estás considerando migrar código existente de Pandas a Polars, aquí tienes una referencia rápida de las operaciones más comunes:

El futuro de ambas bibliotecas

Pandas no va a desaparecer. Sus releases 2.x siguen mejorando el rendimiento, y el backend Arrow opcional reduce la brecha con Polars en ciertas operaciones. El enorme ecosistema de herramientas construidas sobre Pandas asegura su relevancia durante años.

Polars está ganando impulso rápidamente. Con el respaldo de una empresa dedicada (Polars Inc.), releases frecuentes, contribuciones crecientes de la comunidad y adopción cada vez mayor en pipelines de data engineering en producción, Polars se está convirtiendo en una herramienta estándar del stack moderno de datos. En el roadmap están la aceleración GPU, mejor soporte SQL e integraciones más profundas con el ecosistema.

La tendencia es clara: el ecosistema de datos en Python se está moviendo hacia Apache Arrow como formato de memoria común, y ambas bibliotecas están convergiendo hacia ese estándar. Esto significa que la interoperabilidad entre Polars, Pandas, DuckDB y otras herramientas solo va a mejorar.

FAQ

Conclusión

La elección entre Polars y Pandas en 2026 no se trata de que una sea universalmente mejor que la otra. Se trata de ajustar la herramienta al trabajo.

Pandas sigue siendo la mejor opción para datasets pequeños a medianos, flujos de trabajo de ML que dependen de scikit-learn, análisis exploratorio rápido y proyectos donde la familiaridad del equipo importa más que el rendimiento bruto. Su ecosistema no tiene rival, y Pandas 2.x continúa mejorando.

Polars es la mejor opción cuando el rendimiento importa: datasets grandes, pipelines de datos, entornos con restricciones de memoria y proyectos nuevos que se benefician de evaluación lazy y paralelismo automático. Su ventaja de velocidad no es marginal: a menudo es de un orden de magnitud.

El enfoque más efectivo para muchos equipos es usar ambos. Procesa tus datos con Polars cuando la velocidad sea crucial, convierte a Pandas cuando el ecosistema lo requiera y usa herramientas como PyGWalker (opens in a new tab) que funcionan con ambos DataFrames para exploración visual. El ecosistema de datos en Python está convergiendo hacia Apache Arrow, facilitando este tipo de interoperabilidad cada año.

Elijas lo que elijas, el hecho de que los desarrolladores de Python ahora tengan una alternativa de alto rendimiento real a Pandas —sin salir del ecosistema Python— es un avance significativo para el análisis de datos.