Привет, Хабр! Меня зовут Данила Ляпин, я Senior Data Scientist в Яндексе и автор курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме.

В современном мире анализа данных пользу библиотеки Pandas трудно переоценить — она используется везде экспертами любого уровня: от стажёров до техлидов, а последние годы это де-факто стандарт в аналитике.

У Pandas есть огромная экосистема с большой базой знаний и интеграциями в различные библиотеки (тут и встроенная визуализация от matplotlib, и переход к данным в numpy формате, и много чего ещё). Практически каждый разведывательный анализ данных начинается с таких слов, как: read_csv, describe, head, isna().sum(). 

Но объём данных растёт ежегодно, память дорожает, а пайплайны усложняются. Чтобы загрузить локально большой датасет и обработать его, приходится не один раз словить "kernel crashed". И вот на этом моменте самое время поговорить про Polars, потому что там с этим как раз всё в порядке (и не только с этим :-)