😎🥹Библиотеки для комфортной работы с данными
PyGWalker - упрощает рабочий процесс анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook, превращая фрейм данных pandas в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования.
SciencePlots - библиотека для создания различных графиков matplotlib для презентаций, исследовательских работ и т.д.
CleverCSV - библиотека, которая устраняет различные ошибки синтаксического анализа при чтении CSV-файлов с помощью Pandas
fastparquet - ускоряет ввод-вывод pandas примерно в 5 раз. fastparquet - это высокопроизводительная реализация формата Parquet на Python, предназначенная для бесперебойной работы с фреймами данных Pandas. Она обеспечивает быструю производительность чтения и записи, эффективное сжатие и поддержку широкого спектра типов данных.
Feather - библиотека, которая предназначена для чтения и записи данных с устройств. Данная библиотека отлично подходит для перевода данных из одного языка в другой. Также она способна достаточно быстро считывать большие массивы данных
Dask - эта библиотека позволяет эффективно организовывать параллельные вычисления. Коллекции больших данных хранятся  здесь как параллельные массивы/списки и позволяют работать с ними через Numpy/Pandas
Ibis - обеспечивает доступ между локальным окружение в Python и удаленными хранилищами данных (например, Hadoop)