Какие существуют альтернативные библиотеки для эффективной обработки больших данных в Python?

Несколько альтернативных библиотек для эффективной обработки больших данных в Python:

• Polars. habr.com Высокопроизводительная открытая библиотека для работы с данными, написанная на языке Rust. habr.com Обеспечивает высокую скорость обработки больших наборов данных благодаря использованию параллельных вычислений и оптимизированного управления памятью. habr.com
• Vaex. habr.com sky.pro Библиотека для обработки больших объёмов данных вне оперативной памяти, позволяющая выполнять операции, не загружая всё полностью в память. habr.com Поддерживает работу с файлами формата HDF5. sky.pro
• Dask. habr.com sky.pro Библиотека с открытым исходным кодом для параллельных и распределённых вычислений в Python. habr.com Позволяет распределять задачи на кластере, обеспечивает масштабируемость и может работать с массивами данных, превышающими объём оперативной памяти. habr.com
• PySpark. sky.pro Интерфейс для работы с Apache Spark на языке Python. sky.pro Поддерживает работу с большими объёмами данных в распределённой среде и интеграцию с экосистемой Hadoop. sky.pro
• (py)Datatable. habr.com Высокопроизводительная многопоточная библиотека для обработки двумерных табличных данных в Python. habr.com Ориентирована на поддержку BigData и обеспечивает эффективную работу как с информацией в памяти, так и с данными, хранящимися на диске. habr.com

Выбор библиотеки зависит от конкретных задач и объёма данных, с которыми приходится работать. sky.pro