Exploración de Datasets en Pandas y Ejecución Lazy en Polars 📊🐼🐻‍❄️

En esta ocasión, abordo dos conceptos que van muy de la mano con el análisis exploratorio y la eficiencia computacional: los datasets disponibles en Seaborn para uso directo con Pandas, y la lógica de ejecución diferida que caracteriza a los LazyFrames en Polars. FundamentosPandasPolars-Github

---

🟦 Seaborn y Pandas: Acceso a Datasets Integrados

Una de las grandes ventajas de usar Seaborn, además de sus capacidades de visualización, es que nos permite cargar datasets listos para análisis. No hace falta descargar archivos ni buscarlos en línea, simplemente usamos:

Este método retorna un DataFrame de Pandas. Estos datasets incluyen temas como vuelos, ingresos, especies de pingüinos, sobrevivientes del Titanic, entre otros.

💡 Esto permite practicar manipulación, visualización y limpieza sin depender de archivos externos.

---

🟧 Polars: Introducción a LazyFrames

En el ecosistema de Polars, además de los DataFrames tradicionales, existe un enfoque más potente para trabajar con grandes volúmenes de datos: LazyFrames.

📌 ¿Qué son?Los LazyFrames permiten construir toda una cadena de operaciones sin ejecutarlas de inmediato. El objetivo: optimizar la ejecución cuando sea realmente necesaria.

📌 ¿Cómo se ejecuta?En lugar de usar .head() como en los DataFrames normales, aquí se finaliza con:

Esto permite que Polars realice optimizaciones antes de ejecutar cualquier operación, lo cual es ideal cuando se trabaja con archivos pesados.

📌 ¿La sintaxis cambia?No. Las operaciones son casi idénticas a las de los DataFrames, lo que facilita alternar entre ambos modos según el contexto.

---

Conclusión

Ambos temas abren puertas importantes en el análisis de datos:

• Los datasets de Seaborn permiten empezar rápido sin depender de fuentes externas.

• Los LazyFrames de Polars mejoran el rendimiento en análisis más demandantes.

Ambas estrategias las seguiré aplicando y compartiendo mientras avanzo con las siguientes fases de manipulación de datos 📊.