Comments 1
2X буст - это отлично и весомо, считаю как 3X.
За эти 3 года исходный стек тоже не стоял на месте, пришли стрелы Arrow, расползся Feather всюду, DuckDB стал вытеснять кучу всего зеленого и синего в аналитических локальных БД (ибо быстрее быстрого), а замес стека с Polar привел к сближению API и равновесию/дружбе разработчиков. Плюс выжили Fireducks. JupyterLive (ASM) и прочие интересные концепты. Даже самому Python 3.14 здорово накрутили хвоста, по внутренним бенчам с 3.8 до 3.14 - 1.7X есть, и если забыл сменить окружение - прямо сразу заметно.
В целом все в DS развивается очень динамично, насыщенно. Конкуренция зашкаливает, периодические успехи в лагере TS/JS бодрят, оттуда (и туда) идут много идей и заимствований. И главная проблема развития нового продукта - специализация и позиционирование (импортозамес это про другое).
Правда в том что пользователи Pandas никуда не спешат, брать их надо чем-то другим. По своей кодовой базе для анализа и BI могу сказать что выжать буст 2X можно практически не сходя с места, нужно просто зарефачить с агентом старые костыли из “лапши”, вынесенные в CI/CD в аккуратные whl-либы лет пять назад.
Возможно есть насущные потребности в расширениях DDL-языка для запросов/графиков, но это надо спрашивать у широких слоев, а для начала с ними надо определиться.
Ускоряем и оптимизируем numpy, pandas, scipy и sklearn