Вероятно, прочитав наши предыдущие посты про Polars, вы подумали: «Вау, классный инструмент, жаль мы на него не переедем, у нас слишком много инфраструктуры завязано на pandas». Это довольно частая ситуация: разработчики библиотек не могут переехать на более современный табличный бэкенд, потому что большинство их пользователей использует pandas. Так как же всё-таки слезть с иглы pandas? Для этого существует Narwhals — библиотека, которая предоставляет Polars-подобный API и служит слоем совместимости между разными DataFrame-библиотеками. Она позволяет писать один набор логики, который выполняется нативно на бэкенде входных данных и возвращает тот же тип DataFrame, что был на входе. 📎 Narwhals не конвертирует постоянно таблицы в один центральный формат — он оборачивает/переводит вызовы в нативный API бэкенда, чтобы сохранить вычисления «нативными» (т.е. избегать дорогих конвертаций). Это снижает накладные расходы и сохраняет производительность. 📎 Поддерживает индекс pandas, несмотря на то, что в других бэкендах его вообще нет. 📎 Есть ленивые вычисления — для тех, кто любит оптимизацию и отложенное выполнение. В итоге мы получаем возможность писать библиотеки и утилиты, не беспокоясь о том, какой табличный бэкенд использует команда. Этим преимуществом уже пользуются такие популярные проекты, как Plotly, Bokeh и Darts. 💜 Этот пост написал Виталий Прахов, DS в Точка Банк