Operações de GroupBy — Pandas vs Polars em Fluxos de Dados Reais

Se você trabalha com dados, você agrupa — o tempo todo.

Seja para agregar métricas, resumir logs ou preparar features, operações de groupby estão no coração de muitos fluxos de dados.

Tanto Pandas quanto Polars oferecem APIs poderosas para isso.
Mas a forma como cada um trata agrupamentos impacta diretamente performance e clareza.

GroupBy no Pandas: familiar e flexível

A API de groupby do Pandas é um de seus maiores pontos fortes.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "category": ["A", "A", "B", "B"],
    "value": [10, 20, 30, 40]
})

result = df.groupby("category")["value"].sum()
print(result)

Esse estilo é:

• expressivo
• flexível
• bem integrado ao ecossistema Pandas

Para análises exploratórias, ele funciona muito bem.

Por outro lado, o groupby no Pandas:

• executa de forma imediata
• cria objetos intermediários
• pode ficar lento com muitos dados

GroupBy no Polars: explícito e otimizado

O Polars segue uma abordagem mais declarativa.

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "category": ["A", "A", "B", "B"],
    "value": [10, 20, 30, 40]
})

result = (
    df.group_by("category")
      .agg(pl.col("value").sum())
)

print(result)

Aqui, a agregação é:

• explícita
• orientada a colunas
• pensada para otimização

Isso se encaixa melhor em pipelines maiores.

GroupBy lazy no Polars

A diferença fica ainda mais clara com execução lazy:

lazy_df = (
    df.lazy()
      .group_by("category")
      .agg(pl.col("value").sum())
)

Nada é executado até o .collect().

Isso permite ao Polars:

• reordenar operações
• combinar transformações
• reduzir uso de memória

Em pipelines longos, o impacto é significativo.

Legibilidade vs previsibilidade

• Pandas prioriza flexibilidade e uso interativo
• Polars prioriza previsibilidade e performance

São filosofias diferentes para problemas diferentes.

Takeaway do mundo real

Na prática:

• Use groupby no Pandas para exploração e ML
• Use groupby no Polars para agregações pesadas e ETL
• Lazy execution amplia a vantagem do Polars em escala

Conclusão

Operações de groupby deixam claras as diferenças entre Pandas e Polars.

O Pandas é dinâmico e flexível.
O Polars é intencional e otimizado.

A melhor escolha depende do formato do seu pipeline.