Sigamos con la segunda parte del posteo de Polars... Rendimiento y manejo de memoria -Pandas: velocidad moderada, escalabilidad limitada a la memoria y ejecución inmediata (ansiosa). -Polars: velocidad alta, muy buena escalabilidad y ejecución diferida (perezosa). -PySpark: alta velocidad en clústeres, escala horizontalmente y tiene ejecución distribuida. Polars destaca por su eficiencia en operaciones paralelizadas y uso de memoria. Pandas, aunque más lento con grandes volúmenes de datos, sigue siendo muy útil para trabajos más pequeños. PySpark es ideal cuando se necesita escalar el procesamiento en entornos distribuidos. Comparativas clave: -Pandas y Polars trabajan con DataFrames y tienen APIs similares. -PySpark se basa en RDDs y estructuras distribuidas. -Pandas está construido sobre NumPy (en C); Polars está basado en Rust. -Pandas es adecuado para análisis ligeros; Polars para cargas mayores. -Pandas utiliza PyArrow; Polars se basa directamente en Arrow. -Polars soporta mejor columnas complejas como datetime, booleanas o binarias. -Pandas ejecuta operaciones inmediatamente; Polars usa ejecución diferida. -Pandas tiene una comunidad consolidada; Polars es más reciente y menos interoperable. La herramienta adecuada depende del tamaño del dataset, los recursos disponibles y los objetivos del análisis. Entonces... podríamos concluir con lo siguiente: Usa Pandas si trabajás con datos pequeños o medianos y buscás simplicidad. Usa PySpark si tu escenario involucra grandes volúmenes distribuidos y procesamiento en clúster. Usa Polars si necesitás mayor rendimiento con datos grandes y eficiencia en memoria. ¿Y vos cuál preferís?