Что можно использовать как альтернативу Pandas

Для работы с данными вместо Pandas можно использовать:

1. Polars - быстрая библиотека на Rust с API похожим на Pandas:

import polars as pl
df = pl.read_csv("data.csv")

2. Dask - для распределённой обработки больших данных:

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv("big_data.csv")

3. Vaex - для работы с очень большими датасетами (ленивые вычисления):

import vaex
df = vaex.open("huge_data.hdf5")

4. Modin - ускоряет Pandas за счёт распараллеливания:

import modin.pandas as pd

5. PySpark - для интеграции с экосистемой Spark:

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv")

Выбор зависит от задачи: Polars для скорости на одном узле, Dask/Spark для распределённых вычислений, Vaex для данных, не помещающихся в память.