Несколько альтернативных библиотек для эффективной обработки больших данных в Python:

• Polars. 1 Высокопроизводительная открытая библиотека для работы с данными, написанная на языке Rust. 1 Обеспечивает высокую скорость обработки больших наборов данных благодаря использованию параллельных вычислений и оптимизированного управления памятью. 1
• Vaex. 12 Библиотека для обработки больших объёмов данных вне оперативной памяти, позволяющая выполнять операции, не загружая всё полностью в память. 1 Поддерживает работу с файлами формата HDF5. 2
• Dask. 12 Библиотека с открытым исходным кодом для параллельных и распределённых вычислений в Python. 1 Позволяет распределять задачи на кластере, обеспечивает масштабируемость и может работать с массивами данных, превышающими объём оперативной памяти. 1
• PySpark. 2 Интерфейс для работы с Apache Spark на языке Python. 2 Поддерживает работу с большими объёмами данных в распределённой среде и интеграцию с экосистемой Hadoop. 2
• (py)Datatable. 1 Высокопроизводительная многопоточная библиотека для обработки двумерных табличных данных в Python. 1 Ориентирована на поддержку BigData и обеспечивает эффективную работу как с информацией в памяти, так и с данными, хранящимися на диске. 1

Выбор библиотеки зависит от конкретных задач и объёма данных, с которыми приходится работать. 2