Python sigue siendo uno de los lenguajes más cómodos para explorar y transformar datos. Sin embargo, la comodidad de un DataFrame no siempre se traduce en velocidad: cuando crecen las columnas y las filas, el coste de memoria y de CPU se vuelve muy visible. Polars aborda ese problema con una librería de DataFrames escrita en Rust y con una API disponible desde Python.