​​Pandas 3.0 переходит с NumPy на PyArrow

Такой переход обеспечит значительный прирост скорости, особенно при фильтрации, группировке и чтении данных. Также снижается потребление памяти и появляется лучшая поддержка отсутствующих значений. Благодаря формату Arrow, Pandas становится более совместимым с другими современными инструментами аналитики. При этом существующий код на Pandas останется работоспособным без изменений.

Все больше статей в сообществе про альтернативы pandas, выигрывающие в скорости, но не тут-то было!

#факт
@zen_of_python