Pandas 3.0 引入了 pd.col 表达式、Copy-on-Write 机制和 PyArrow 支持的字符串，性能提升 5-10 倍。Python deque 用于高效管理队列和栈。Anthropic 向 PSF 投资 150 万美元，关注 Python 生态安全。

本文介绍了五种轻量级Python库，作为Pandas的替代品，旨在加速数据分析和处理。这些库包括DuckDB（支持SQL查询）、Polars（快速数据处理）、PyArrow（列式数据读取）、Modin（并行计算）和Dask（大数据处理）。

Lux是一个与Pandas集成的Python库，能够自动生成数据可视化，简化数据分析，帮助分析师快速发现数据趋势和模式，适合初学者和快速研究，但不适合处理大型数据集。

本文介绍了一个适合初学者的机器学习项目，构建回归模型预测员工收入。使用Pandas和Scikit-learn库处理缺失值、分割数据集、构建预处理管道，并训练随机森林回归模型，最后评估模型性能并保存训练好的模型。

本文介绍了Pandas库的高级分组技术，适用于复杂数据场景，包括多键分组、命名聚合和条件聚合等方法。强调选择合适的处理模式（如agg、transform、apply）以提高数据处理效率，确保输出清晰易测。

本文比较了DuckDB、SQLite和Pandas在处理百万行数据集时的速度和内存效率。结果显示，DuckDB在大多数查询中表现最佳，Pandas在某些情况下速度较快但内存占用较高，而SQLite在速度和内存效率上均较差。总体而言，DuckDB是最优选择。

功能标志允许在不重新部署软件的情况下启用或禁用代码块。文章探讨了多种实现功能标志的方法，并介绍了Python中的实用工具和库。

本文介绍了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas和SQL进行数据分析，使用pandasql编写SQL查询。通过分析Uber司机表现数据，展示了SQL在数据筛选中的优势与Python在统计分析中的灵活性，强调了两者结合的高效性。

DuckDB是一款可在笔记本中运行的SQL数据库，安装简便，无需服务器。与Pandas相比，DuckDB在处理大数据集时表现更优，支持复杂的过滤、聚合和动态计算，适合数据分析项目。

使用Python的Streamlit、Pandas和Plotly库，可以轻松构建交互式销售仪表板，支持数据过滤和可视化，提升数据分析的可访问性和影响力。

本文介绍了如何从Pandas迁移到Polars，强调Polars在多核处理中的性能优势。通过示例展示了Polars在数据加载、过滤、创建新列和聚合等操作中的速度提升，通常为Pandas的3-22倍。迁移策略分为快速替换、采用Polars模式和全面优化管道，帮助用户逐步适应Polars的表达式思维和延迟评估。