{"id":21693811,"url":"https://github.com/jmcurbelo/polars-dataframe","last_synced_at":"2026-05-16T21:36:36.835Z","repository":{"id":238628714,"uuid":"724928732","full_name":"jmcurbelo/polars-dataframe","owner":"jmcurbelo","description":"Este repositorio de GitHub te ofrece los materiales del curso \"Aprende a manipular datos con Polars y Python\", donde te convertirás en un experto en el uso de Polars para el análisis y la gestión de datos en Python.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2026-02-13T23:11:34.000Z","size":12116,"stargazers_count":3,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2026-02-14T05:22:20.147Z","etag":null,"topics":["polars","polars-dataframe"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://josemtech.com","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/jmcurbelo.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2023-11-29T04:30:42.000Z","updated_at":"2026-02-13T23:11:31.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-05-07T06:38:15.072Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/jmcurbelo/polars-dataframe","commit_stats":null,"previous_names":["jmcurbelo/polars-dataframe"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/jmcurbelo/polars-dataframe","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jmcurbelo%2Fpolars-dataframe","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jmcurbelo%2Fpolars-dataframe/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jmcurbelo%2Fpolars-dataframe/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jmcurbelo%2Fpolars-dataframe/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/jmcurbelo","download_url":"https://codeload.github.com/jmcurbelo/polars-dataframe/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/jmcurbelo%2Fpolars-dataframe/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":33119687,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-16T18:38:32.183Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-05-16T18:38:29.903Z","response_time":115,"last_error":"SSL_read: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["polars","polars-dataframe"],"created_at":"2024-11-25T18:25:13.843Z","updated_at":"2026-05-16T21:36:36.823Z","avatar_url":"https://github.com/jmcurbelo.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Aprende a manipular datos con Polars y Python\n\n![Portada del Curso](img/Polars.png)\n\n[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3776AB?style=for-the-badge\u0026logo=python\u0026logoColor=white)](https://www.python.org/)\n[![Polars](https://img.shields.io/badge/Polars-CD792C?style=for-the-badge\u0026logo=polars\u0026logoColor=white)](https://pola.rs/)\n[![Jupyter](https://img.shields.io/badge/Jupyter-F37626?style=for-the-badge\u0026logo=jupyter\u0026logoColor=white)](https://jupyter.org/)\n[![Udemy](https://img.shields.io/badge/Disponible%20en-Udemy-A435F0?style=for-the-badge\u0026logo=udemy\u0026logoColor=white)](https://www.udemy.com/course/aprende-a-manipular-datos-con-polars-y-python/?referralCode=CC83B445E40FD2FF1B60)\n\n\u003e **Domina la librería de manipulación de datos más rápida del ecosistema Python.**\n\n---\n\n## Sobre este repositorio\n\nBienvenido al repositorio oficial del curso **Aprende a manipular datos con Polars y Python**.\n\nAquí encontrarás todos los materiales prácticos para dominar **Polars**, la librería diseñada para procesar datos a la velocidad del rayo utilizando Rust por debajo. Si vienes de Pandas, aquí aprenderás a escribir código más eficiente, paralelizado y capaz de manejar volúmenes de datos mucho mayores.\n\n### ⚡ ¿Por qué Polars?\nEn este curso nos enfocamos en las dos grandes ventajas de esta tecnología:\n1.  **Velocidad:** Procesamiento multihilo automático.\n2.  **Lazy Evaluation:** Optimización de consultas antes de ejecutarlas (LazyFrame).\n\n👉 **[Inscríbete al curso completo en Udemy](https://www.udemy.com/course/aprende-a-manipular-datos-con-polars-y-python/?referralCode=CC83B445E40FD2FF1B60)**\n\n---\n\n## Estructura del contenido\n\nEl repositorio está organizado en carpetas numeradas que te guiarán desde lo básico hasta las funciones avanzadas. Cada sección contiene notebooks interactivos (`.ipynb`) con explicaciones teóricas y código ejecutable.\n\n* **📂 Sección 1:** Primeros pasos e instalación.\n* **📂 Sección 2:** El objeto **Series** (la base de todo).\n* **📂 Sección 3:** Lectura y escritura de archivos (CSV, Parquet, etc.).\n* **📂 Sección 4:** Trabajo con **DataFrames**.\n* **📂 Sección 5:** **LazyFrame** (El secreto del rendimiento en Polars).\n* **📂 Sección 6:** Expresiones y contextos.\n* **📂 Sección 7:** Selectores y funciones avanzadas.\n* **📂 Sección 8:** Miscelánea y casos de uso.\n\n\n---\n\n## ¿Cómo usar este material?\n\n1.  **Clona el repositorio:**\n    ```bash\n    git clone [https://github.com/jmcurbelo/polars-dataframe.git](https://github.com/jmcurbelo/polars-dataframe.git)\n    ```\n2.  **Ejecuta los Notebooks:**\n    Navega a la carpeta de la sección que te interese (ej: `Sección 5`) y abre los archivos `.ipynb`.\n\n\u003e **Tip:** Te recomiendo seguir el orden numérico de las carpetas, ya que los conceptos de *Lazy Evaluation* (Sección 5) se construyen sobre la base de los DataFrames estándar.\n\n---\n\n## 🤝 Contribuciones y Soporte\n\nEste material es complementario al curso en video.\n* Si tienes dudas sobre los conceptos, por favor usa la sección de **Preguntas y Respuestas (Q\u0026A)** en Udemy.\n* Si encuentras un error en el código, ¡siéntete libre de abrir un *Issue* o un *Pull Request*!\n\n---\nHecho con ❤️ por **José Miguel Moya Curbelo** | Instructor de Big Data \u0026 Ingeniería de Datos\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjmcurbelo%2Fpolars-dataframe","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fjmcurbelo%2Fpolars-dataframe","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjmcurbelo%2Fpolars-dataframe/lists"}