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polars

Name: polars
Author: K-Dense-AI

Seguro ⚙️ Comandos externos🔑 Variáveis de ambiente⚡ Contém scripts🌐 Acesso à rede

Trabalhe com DataFrames Polars de forma eficiente

Também disponível em: davila7

Processe grandes conjuntos de dados na memória com o Polars, a biblioteca de DataFrame de alto desempenho. Recursos de avaliação preguiçosa, execução paralela e backend Apache Arrow para operações 10x mais rápidas que o pandas.

Suporta: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Adequado

Baixar o ZIP da skill

Upload no Claude

Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "polars". Carregue um arquivo CSV e filtre linhas onde a idade é maior que 25

Resultado esperado:

Criado DataFrame com colunas: name, age, city
Filtrado para 2 linhas onde age > 25
Colunas selecionadas: name, age

A utilizar "polars". Agrupe dados de vendas por categoria de produto e calcule total e média de vendas

Resultado esperado:

Agrupado por product_category
Calculado soma e média de sales_amount
Resultado inclui: category, total_sales, avg_sales

A utilizar "polars". Leia um arquivo Parquet usando avaliação preguiçosa e colete apenas as colunas necessárias

Resultado esperado:

Usado scan_parquet para carregamento preguiçoso
Selecionado apenas as colunas necessárias antecipadamente
Coletado com otimização de pushdown de predicado

Auditoria de Segurança

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.

Arquivos analisados

7,074

Linhas analisadas

achados

Total de auditorias

Fatores de risco

⚙️ Comandos externos (647)

🔑 Variáveis de ambiente (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

⚡ Contém scripts (1)

references/operations.md:532

🌐 Acesso à rede (3)

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

Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

Arquitetura

Manutenibilidade

Conteúdo

Comunidade

100

Segurança

Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Construir pipelines ETL

Crie pipelines de dados eficientes com avaliação preguiçosa para otimização de memória e execução paralela.

Transformar e agregar dados

Filtre, agrupe e agregue grandes conjuntos de dados com sintaxe baseada em expressões e funções de janela.

Substituir pandas por alternativa mais rápida

Migrate código pandas existente para Polars para melhorias significativas de desempenho em conjuntos de dados médios.

Tente Estes Prompts

Carregar e explorar dados

Carregue um arquivo CSV com Polars e mostre as primeiras linhas, tipos de colunas e estatísticas básicas.

Filtrar e selecionar

Filtre linhas onde uma coluna atende a uma condição e selecione colunas específicas usando expressões Polars.

Agrupar e agregar

Agrupe dados por uma ou mais colunas e calcule agregações como média, soma e contagem.

Otimização preguiçosa

Converta esta operação de DataFrame para usar avaliação preguiçosa e explique os benefícios de desempenho.

Melhores Práticas

Use scan_csv ou scan_parquet com avaliação preguiçosa para grandes conjuntos de dados para habilitar otimização de consultas
Filtre e selecione colunas antecipadamente em seu pipeline para reduzir uso de memória e melhorar desempenho
Prefira expressões nativas do Polars sobre funções Python para habilitar execução paralela

Evitar

Evite usar read_csv em arquivos grandes quando avaliação preguiçosa seria suficiente
Não aplique funções Python dentro de caminhos críticos quando expressões Polars podem realizar a mesma tarefa
Evite carregar conjuntos de dados inteiros na memória quando streaming com collect(streaming=True) funcionaria

Perguntas Frequentes

Como o Polars é diferente do pandas?

Polars não tem índice, usa tipagem estrita, oferece avaliação preguiçosa e paraleliza operações por padrão. É mais rápido para conjuntos de dados médios.

Quando devo usar avaliação preguiçosa?

Use avaliação preguiçosa para grandes conjuntos de dados, pipelines complexos ou quando o desempenho importa. Habilita otimização de consultas antes da execução.

Quais tamanhos de dados funcionam melhor com Polars?

Polars se destaca com conjuntos de dados de 1MB a 100GB que cabem na RAM. Use dask ou vaex para dados maiores que a memória.

Posso migrar do pandas facilmente?

Sim, a migração é direta com conceitos semelhantes, mas sintaxe diferente. A maioria das operações mapeia diretamente para equivalentes Polars.

Polars suporta armazenamento em nuvem?

Sim, Polars lê e grava no S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage com credenciais adequadas configuradas.

Quais formatos de arquivo Polars suporta?

Polars suporta CSV, Parquet, JSON, Excel, IPC/Arrow e bancos de dados via conectores. Parquet é recomendado para desempenho.