¿A quién no le ha pasado? Estás trabajando con Pandas, todo va fluido y de repente el proceso se arrastra, se vuelve eterno o directamente se rompe. Ese es el momento en el que Pandas se nos queda pequeño. Y toca pensar en alternativas más potentes.
En este artículo voy a trazar un mapa claro: cuándo usar Pandas, cuándo dar el salto a Polars y cuándo encender la maquinaria pesada de Spark.
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¿Qué es Pandas y por qué es el punto de partida?
Pandas es la librería por excelencia para trabajar con dataframes en Python. Es ligera, intuitiva y perfecta para explorar datos. Con una sola línea de código tienes resultados inmediatos.
Pero aquí viene la clave: Pandas carga todo en la memoria RAM de un único ordenador y solo usa un núcleo del procesador. Si los datos no caben, el proceso falla.
Para datasets pequeños (menos de 500 MB o unos 5 millones de filas) es una maravilla. Fácil, rápido y compatible con todo el ecosistema Python. Pero cuando la escala crece, empiezan los dolores de cabeza.
Polars: el puente entre Pandas y Spark
Cuando Pandas se queda corto, no siempre hace falta dar el salto a un clúster. Aquí entra en juego Polars.
Polars está diseñado para exprimir al máximo una sola máquina: usa todos los núcleos del procesador y aplica lazy evaluation. Es decir, en lugar de ejecutar cada instrucción al instante, espera, planifica y luego ejecuta todo de golpe.
En benchmarks recientes del repositorio de Polars se vio que para datasets de varios gigas de datos, Polars y DuckDB fueron un orden de magnitud más rápidos que PySpark y Dask.
Además, en términos de consumo energético, Polars usó aproximadamente 8 veces menos energía que Pandas en tareas sintéticas con dataframes grandes, y en los benchmarks tipo TPCH consumió solo un 63 % de la energía que Pandas invierte en tamaños similares. La diferencia es enorme.
Polars es ideal para volúmenes de varios gigas o hasta 50 millones de filas en una sola máquina potente
Spark: el gigante del procesamiento distribuido
Y cuando ni la mochila ni la furgoneta alcanzan, toca contratar a la empresa de mudanzas: Spark.
Apache Spark reparte el trabajo entre un clúster de ordenadores. Es tolerante a fallos, escalable y preparado para big data real. Puedes procesar miles de millones de filas sin despeinarte.
Además, tiene trucos inteligentes como el broadcasting: cuando une una tabla enorme con una pequeña, no mueve los datos pesados por la red, sino que envía la tabla pequeña a cada nodo. Una optimización clave en entornos de producción.
Eso sí, toda esta potencia tiene un coste: configurar Spark es más complejo, y en datasets pequeños puede ser incluso más lento que Pandas o Polars.
Pandas tiene limitaciones claras: todos los datos deben cargar en memoria, no aprovecha múltiples núcleos … mientras que Spark (aunque usemos Pandas on Spark) puede procesar datos más grandes que la memoria disponible, optimizar consultas automáticamente y escalar a varios nodos.
Comparativa directa: Pandas vs Polars vs Spark
| Herramienta | Procesamiento | Escalabilidad | Ejecución | Rendimiento (10M filas) |
|---|---|---|---|---|
| Pandas | 1 núcleo | Limitado a la RAM | Inmediata | ~40s |
| Polars | Multi-núcleo | Limitado a una sola máquina | Lazy evaluation | ~5s |
| Spark | Distribuido | Escala casi infinito | Lazy evaluation | Variable (depende del clúster) |
Cada salto implica un cambio radical en capacidad de procesamiento.
Este estudio con el dataset Covertype (581.012 filas, 54 columnas) muestra que en operaciones como agregaciones, group-by y ordenamientos, Polars fue 22 veces más rápido que Pandas, 8 veces más rápido en group-by y 4 veces en filtrados.
Esto refuerza la idea de que para tareas comunes de análisis de datos, cuando el dataset crece, la diferencia de rendimiento se vuelve dramática.
Guía rápida de elección
Para no perderse, aquí va la chuleta definitiva:
- Pandas: datasets pequeños, exploración rápida, prototipos.
- Polars: medianos/grandes datasets en una sola máquina potente.
- Spark: big data, entornos de producción, escalabilidad sin límites.
Usar la herramienta equivocada no solo es ineficiente, es una señal de que no se está entendiendo la magnitud real del trabajo.
Para datasets que caben en RAM, Pandas ofrece API más rica, pero Polars sobresale en velocidad y eficiencia si se busca rendimiento en una sola máquina; y cuando el volumen de datos escala más allá, Spark es la opción apropiada.
Preguntas frecuentes (FAQs)
¿Qué es más rápido, Pandas o Spark?
Depende del tamaño. Para datasets pequeños, Pandas suele ser más ágil. Para big data, Spark no tiene rival.
¿Pandas sirve para big data?
No. Pandas está limitado por la memoria RAM de una sola máquina.
¿Qué papel juega Polars frente a Pandas y Spark?
Polars es el punto medio: mucho más rápido que Pandas, pero sin necesidad de un clúster como Spark.
¿Cuándo conviene cambiar de Pandas a Spark?
Cuando tus datos superan la capacidad de una sola máquina o necesitas procesos de producción robustos y escalables.
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.