De Pandas para Polars: A Mudança Que Eu Não Esperava

Por quase cinco anos, o Pandas fez parte da minha rotina diária. Era intuitivo, flexível e poderoso — aquele tipo de biblioteca que você simplesmente usa porque “funciona”. Usei em tudo: pipelines de ETL, exploração de datasets, anonimização, análises rápidas… tudo mesmo. Este não é um “Pandas vs Polars”. Eu ainda respeito muito o Pandas. Mas, com o tempo, meus projetos cresceram mais rápido do que ele conseguia acompanhar — e a dor ficou impossível de ignorar.

Quando o Pandas Começou a Doer

À medida que os datasets aumentaram, os sintomas ficaram claros: operações de GroupBy ficaram cada vez mais pesadas, o consumo de memória subia sem controle, o parsing era constante, e até lógicas vetorizadas começaram a apresentar lentidão. Otimizar passou a ser um processo de tentativa e erro, e ferramentas que prometiam ajudar — como o Dask — nem sempre se integravam bem ao meu fluxo. Alguns pipelines ficaram frágeis; outros exigiam esforço demais para um retorno pequeno.

O ponto de virada foi quando um workflow que processava volumes crescentes de dados deixou de ser previsível. GroupBys antes triviais ficaram lentos e famintos por memória. Pipelines que antes eram estáveis se tornaram gargalos. Eu não queria brigar com minhas ferramentas — mas era exatamente o que estava acontecendo com o Pandas.

A Descoberta do Polars

Comecei a ver o Polars aparecer no YouTube, no LinkedIn e em benchmarks de performance. No começo achei que era “só mais uma biblioteca rápida de DataFrame”, mas resolvi experimentar. Duas coisas chamaram atenção logo de cara: a API — moderna, explícita, expressiva — e a velocidade, não só em benchmarks, mas no meu próprio fluxo de trabalho.

Mas o que mais me surpreendeu não foi só performance: foi clareza. As expressões do Polars pareciam escritas com uma mentalidade moderna. Enquanto o Pandas exige saber qual combinação usar — colchetes, .loc, .iloc, ou method chaining — o Polars deixa a intenção explícita. Nada de adivinhação, nada de estado oculto. E sim: a performance era absurda.

A Primeira Vez que o Polars Me Impressionou

Meu primeiro teste foi simples: um fluxo de limpeza de dados que eu já tinha reescrito centenas de vezes em Pandas. No Polars, o mesmo processo ficou mais limpo graças às expressões de coluna, mais previsível pela consistência da API, e significativamente mais rápido — frequentemente reduzindo o tempo pela metade.

E então veio o recurso que realmente mudou meu fluxo de ETL: lazy evaluation. Descrever o pipeline, deixar o Polars otimizar e só então executar tornou tudo mais estável e transparente. Sem objetos intermediários. Sem surpresas ocultas. Apenas um pipeline que “lê” como uma história e roda como um engine compilado. Não era mais só sobre velocidade — eu queria previsibilidade.

Por Que Meus Pipelines Ficaram Mais Previsíveis

Previsibilidade é subestimada. Velocidade é ótima, mas saber exatamente como seu código se comporta é ainda melhor. O Polars melhorou meus pipelines porque não há index oculto (e portanto nenhum alinhamento inesperado), as transformações são explícitas, o modo lazy elimina passos desnecessários, o typing é forte e evita erros silenciosos, e as mensagens de erro são mais claras.

A ausência de um index é transformadora. No Pandas, o index é poderoso — mas também uma fonte constante de confusão: alinhamentos implícitos, merges inesperados, broadcasting involuntário, índices duplicados, resets obrigatórios. O Polars remove toda essa ambiguidade. Sem index, sem magia oculta, sem surpresas. Irônico ou não, a parte mais difícil da migração foi mental: lembrar de não misturar sintaxe de Pandas com Polars 😅.

Ainda Uso Pandas?

Raramente — mas sim, ainda uso. Algumas bibliotecas continuam exigindo DataFrames do Pandas, e para interoperabilidade isso ainda importa. Mas para limpeza de dados, ETL, leitura de CSV, transformações e fluxos exploratórios, o Polars naturalmente virou minha escolha padrão. E converter entre os dois é simples quando necessário.

Olhando Para Trás

Se eu tivesse descoberto o Polars antes, teria evitado inúmeras gambiarras de performance, escrito pipelines mais simples e explícitos, reduzido bastante o debugging, economizado memória e adotado um mindset de processamento moderno muito mais cedo. O Polars não apenas acelerou meu trabalho — ele mudou a forma como eu penso dados em Python.

Conclusão

O Pandas não vai a lugar nenhum — e nem deve. Ele continua sendo uma peça fundamental do ecossistema Python. Mas, com o tamanho e a complexidade dos datasets atuais, existe um espaço que o Pandas não cobre tão bem quanto poderia.

Esse espaço, o Polars cobre.

Se você trabalha com dados, meu conselho é simples:

Teste o Polars em um pipeline real.
Apenas uma vez.
Você vai saber em minutos se ele é para você.

Para mim, um único teste bastou para perceber que o futuro dos meus fluxos de ETL já tinha chegado.