Quando Escolher Pandas ou Polars — Uma Visão Prática

Se você trabalha com dados em Python, provavelmente já se fez a pergunta: Devo começar este projeto com Pandas ou Polars?

As duas bibliotecas são poderosas. As duas evoluem rapidamente.
Mas, ao usá-las lado a lado em projetos reais, fica claro que elas se destacam em cenários diferentes.

Este artigo não é sobre escolher um vencedor, e sim sobre usar a ferramenta certa para cada contexto.

Quando o Pandas realmente brilha

O Pandas é a biblioteca padrão de análise de dados em Python há anos — e isso não é por acaso.

Ele funciona melhor quando:

• Você depende de um ecossistema amplo (scikit-learn, statsmodels, matplotlib, seaborn)
• Os dados cabem confortavelmente na memória
• Precisa de exploração rápida e análises ad-hoc
• Trabalha bastante com notebooks

Em muitos cenários reais, o Pandas continua sendo a escolha mais prática.

Quando o Polars faz mais sentido

O Polars foi criado com foco em desempenho e escalabilidade.

Ele se destaca quando:

• Você processa grandes volumes de dados
• Quer aproveitar execução multi-thread
• Se beneficia de lazy evaluation e otimização de queries
• Busca previsibilidade de performance e uso de memória

Em pipelines de ETL e cargas pesadas, o Polars costuma entregar resultados superiores.

Um pequeno exemplo (mesma lógica, engines diferentes)

import pandas as pd
import polars as pl

data = {"id": [1, 2, 3], "value": [10, 20, 30]}

df_pd = pd.DataFrame(data)
df_pl = pl.DataFrame(data)

print(df_pd.groupby("id").sum())
print(df_pl.groupby("id").sum())

À primeira vista, as APIs parecem semelhantes.
As diferenças aparecem conforme os dados crescem e os pipelines ficam mais complexos.

Usando Pandas e Polars juntos

Na prática, essa costuma ser a melhor abordagem:

• Polars para leitura, limpeza e transformações pesadas
• Pandas para integração com bibliotecas de ML e visualização

Em vez de substituir o Pandas, o Polars entra como uma camada de performance.

Conclusão

Escolher entre Pandas e Polars não é sobre moda ou hype.

• Use Pandas quando flexibilidade e ecossistema importam
• Use Polars quando performance e escala são críticas
• Combine os dois quando o fluxo pedir

A melhor escolha é aquela que se encaixa no seu problema real.