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polars

Name: polars
Author: K-Dense-AI

Seguro ⚙️ Comandos externos🔑 Variables de entorno⚡ Contiene scripts🌐 Acceso a red

Trabaja con DataFrames de Polars de manera eficiente

También disponible en: davila7

Procesa grandes conjuntos de datos en memoria con Polars, la biblioteca de DataFrames de alto rendimiento. Incluye evaluación diferida, ejecución paralela y backend Apache Arrow para operaciones 10 veces más rápidas que pandas.

Soporta: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Adecuado

Descargar el ZIP de la skill

Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "polars". Carga un archivo CSV y filtra las filas donde la edad es mayor a 25

Resultado esperado:

Creado DataFrame con columnas: name, age, city
Filtrado a 2 filas donde age > 25
Columnas seleccionadas: name, age

Usando "polars". Agrupa los datos de ventas por categoría de producto y calcula el total y promedio de ventas

Resultado esperado:

Agrupado por product_category
Calculada suma y media de sales_amount
Resultado incluye: category, total_sales, avg_sales

Usando "polars". Lee un archivo Parquet usando evaluación diferida y colecta solo las columnas necesarias

Resultado esperado:

Usado scan_parquet para carga diferida
Seleccionado solo las columnas requeridas temprano
Colectado con optimización de pushdown de predicados

Auditoría de seguridad

Seguro

v4 • 1/17/2026

This skill contains ONLY markdown documentation files with Python code examples. All 690 static findings are FALSE POSITIVES. The analyzer misidentified markdown code blocks, Python syntax, and Polars library methods as security threats. No executable code, shell commands, credential access, or network operations exist.

Archivos escaneados

7,074

Líneas analizadas

hallazgos

Auditorías totales

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (647)

🔑 Variables de entorno (9)

references/io_guide.md:270 references/io_guide.md:271 references/io_guide.md:272 references/io_guide.md:287 references/io_guide.md:288 references/io_guide.md:301 references/io_guide.md:270 references/io_guide.md:271 references/io_guide.md:301

⚡ Contiene scripts (1)

references/operations.md:532

🌐 Acceso a red (3)

skill-report.json:6 skill-report.json:21 SKILL.md:4

Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

Arquitectura

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

100

Seguridad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Construir pipelines ETL

Crea pipelines de datos eficientes con evaluación diferida para optimización de memoria y ejecución paralela.

Transformar y agregar datos

Filtra, agrupa y agrega grandes conjuntos de datos con sintaxis basada en expresiones y funciones de ventana.

Reemplazar pandas con una alternativa más rápida

Migra código existente de pandas a Polars para mejoras significativas de rendimiento en conjuntos de datos medianos.

Prueba estos prompts

Cargar y explorar datos

Carga un archivo CSV con Polars y muestra las primeras filas, tipos de columnas y estadísticas básicas.

Filtrar y seleccionar

Filtra las filas donde una columna cumple una condición y selecciona columnas específicas usando expresiones de Polars.

Agrupar y agregar

Agrupa los datos por una o más columnas y calcula agregaciones como media, suma y conteo.

Optimización diferida

Convierte esta operación de DataFrame para usar evaluación diferida y explica los beneficios de rendimiento.

Mejores prácticas

Usa scan_csv o scan_parquet con evaluación diferida para grandes conjuntos de datos para habilitar la optimización de consultas
Filtra y selecciona columnas temprano en tu pipeline para reducir el uso de memoria y mejorar el rendimiento
Prefiere expresiones nativas de Polars sobre funciones de Python para habilitar la ejecución paralela

Evitar

Evita usar read_csv en archivos grandes cuando la evaluación diferida sería suficiente
No apliques funciones de Python dentro de rutas críticas cuando las expresiones de Polars pueden lograr la misma tarea
Evita cargar conjuntos de datos completos en memoria cuando streaming con collect(streaming=True) funcionaría

Preguntas frecuentes

¿Cómo es diferente Polars de pandas?

Polars no tiene índice, usa tipado estricto, ofrece evaluación diferida y paraleliza operaciones por defecto. Es más rápido para conjuntos de datos medianos.

¿Cuándo debo usar evaluación diferida?

Usa evaluación diferida para conjuntos de datos grandes, pipelines complejos o cuando el rendimiento es importante. Habilita la optimización de consultas antes de la ejecución.

¿Qué tamaños de datos funcionan mejor con Polars?

Polars funciona bien con conjuntos de datos desde 1MB hasta 100GB que caben en RAM. Usa dask o vaex para datos más grandes que la memoria.

¿Puedo migrar de pandas fácilmente?

Sí, la migración es sencilla con conceptos similares pero diferente sintaxis. La mayoría de las operaciones se mapean directamente a equivalentes de Polars.

¿Soporta Polars almacenamiento en la nube?

Sí, Polars lee y escribe en S3, Azure Blob Storage y Google Cloud Storage con las credenciales adecuadas configuradas.

¿Qué formatos de archivo soporta Polars?

Polars soporta CSV, Parquet, JSON, Excel, IPC/Arrow y bases de datos a través de conectores. Se recomienda Parquet para el rendimiento.