🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью. Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее. Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API. Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины. Я уже давно работаю с FireDucks 🦆 Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее. Вы можете изменить одну строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks : import fireducks.pandas as pd Вы также можете запустить свой код не изменяя ни одной строки, используя хук: python $ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API. Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks. FireDucks побеждает с отрывом. ⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub: https://github.com/fireducks-dev/fireducks ⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo ⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот: https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb ⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться: https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/ ⭐️ Подписаться: @data_analysis_ml #fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource