Manipulación de Datos en Pandas y Polars - Fase 6: Exportación de datos🐼🐻❄️🗃️📊
- Brayan Neciosup
- 2 sept
- 1 Min. de lectura
En el ciclo de trabajo con datos, llegamos a una fase crucial: la exportación. Después de limpiar, transformar y analizar la información, debemos garantizar que los resultados puedan ser reutilizados, compartidos o integrados en otros sistemas. Link-Repositorio-FundamentosPandasPolars
¿Por qué es tan importante esta fase?
La exportación no es solo un “guardar archivo”, sino un punto de conexión con quienes consumirán los resultados: analistas, científicos de datos, gerentes o incluso sistemas de almacenamiento en la nube.
Exportación en Pandas 🐼
Pandas ofrece una gran flexibilidad para trabajar con distintos formatos:
CSV y Excel (.xlsx): perfectos para reportes y uso general.
JSON: con la posibilidad de diferentes orientaciones, lo que lo hace muy versátil para intercambiar datos con APIs o aplicaciones web.
Parquet: recomendado para proyectos de Big Data, ya que almacena datos en formato comprimido y optimizado para consultas rápidas.
Exportación en Polars 🐻❄️
Aunque Polars tiene un enfoque más minimalista, cumple muy bien con lo esencial:
CSV y Parquet son sus principales salidas, priorizando la velocidad y eficiencia.
📌 Conclusión
La exportación de datos es el último paso de la manipulación, pero también el inicio de algo más grande: integraciones con bases de datos, dashboards, herramientas de visualización y flujos ETL en proyectos de Data Engineering. Todo el código de ejemplos de esta fase estará disponible en mi GitHub, para que puedas explorarlo de manera práctica.
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