У вас Data Science и большие данные обрабатывают — есть замена в этой библиотечке, написанной на Rust, многопоточная, в отличие от Pandas, очень быстрая. Не знаешь таких?

В экосистеме Rust есть библиотека Polars, которая является высокопроизводительной альтернативой Pandas. Polars поддерживает многопоточную обработку данных и оптимизирована для работы с большими объемами данных, что делает её очень быстрой.

Пример использования Polars на Rust:

use polars::prelude::*;

fn main() -> Result<()> {
    let df = df![
        "name" => &["Alice", "Bob", "Charlie"],
        "age" => &[25, 32, 37]
    ]?;

    let filtered = df.lazy()
        .filter(col("age").gt(lit(30)))
        .collect()?;

    println!("{}", filtered);
    Ok(())
}

Polars также имеет Python-обертку, что облегчает интеграцию в существующие проекты.