Hablemos de los frameworks de Python más conocidos que existen para el análisis de datos que existen: Pandas, PySpark y Polars: ¿Cuál elegir? Repasemos uno a uno y hagamos algunas comparativas, pero primero... Un framework es un conjunto de herramientas, librerías y buenas prácticas que permite desarrollar software más rápido y ordenado. En Python, existen frameworks para desarrollo web, análisis de datos, machine learning y más. Pandas, PySpark y Polars no son frameworks completos, pero sí bibliotecas muy potentes que facilitan el trabajo con datos de forma estructurada. Pandas es una biblioteca muy popular en el ecosistema Python. Utiliza estructuras de datos llamadas DataFrames, que permiten trabajar con datos tabulares de forma sencilla y eficiente. Ideal para: -Análisis de datasets pequeños a medianos -Limpieza, transformación y agregación de datos PySpark es la interfaz de Python para Apache Spark, una plataforma de procesamiento distribuido. Está diseñada para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo sobre clústeres y soporta procesamiento en tiempo real. Ideal para: -Procesamiento de big data -Análisis en tiempo real -Trabajos distribuidos con RDDs Polars es una biblioteca moderna enfocada en el rendimiento y la eficiencia de memoria. Utiliza paralelización interna y está escrita en Rust, lo que le permite ser muy rápida, especialmente con datasets grandes. Ideal para: -Datasets medianos a grandes -Procesamiento eficiente y rápido -Análisis exploratorio intensivo ¿Para qué sirven estas herramientas? Estas bibliotecas permiten trabajar con diferentes tipos de datos para tareas como: -Análisis de datos históricos -Procesamiento de archivos de logs -Construcción de modelos de machine learning -Detección de eventos o alertas en tiempo real -Análisis de tráfico de red -Identificación de comportamientos anómalos o amenazas Sigue leyendo en la parte 2...