Manipulación de Datos en Pandas y Polars - Fase 5.1: Uniones a Nivel de Fila🐼🐻❄️♾️📊
- Brayan Neciosup
- 21 ago
- 1 Min. de lectura
En el mundo del análisis de datos, una de las operaciones más comunes es la concatenación de datasets, es decir, apilar información de múltiples tablas en una sola.
En esta ocasión, abordamos cómo lo manejan dos librerías que están marcando tendencia:
Pandas: con su método concat, una herramienta clásica que permite unir DataFrames de manera sencilla. Es ampliamente usada en entornos de análisis exploratorio y proyectos de tamaño medio.
Polars: con su propia función concat, que ofrece las mismas funcionalidades pero con un motor mucho más optimizado. La gran ventaja radica en su capacidad de manejar grandes volúmenes de datos con mayor velocidad y eficiencia en memoria.
Si en la primera parte de esta serie hablamos de las uniones horizontales (merge y join), ahora nos enfocamos en la unión vertical, una práctica fundamental para preparar datos antes de transformarlos o analizarlos.
📌 La elección entre Pandas y Polars dependerá de tu necesidad:
¿Buscas familiaridad y ecosistema robusto? → Pandas.
¿Necesitas velocidad y escalabilidad? → Polars.
Este tipo de comparaciones no solo nos ayuda a elegir la herramienta correcta, sino también a crecer profesionalmente al entender cómo optimizar los flujos de datos.
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