Polars
DataFrame construido en Rust — Ritchie Vink (Xomnia), 2020. Más rápido que pandas (5–30×), usa Apache Arrow de forma nativa y ejecución perezosa.
Dos APIs: eager (evaluación inmediata, al estilo pandas) y lazy (construye un grafo de consulta, lo optimiza y lo ejecuta con collect()). Multihilo por defecto, acelerado con SIMD. Escala en un solo nodo hasta cientos de GB; para datos mayores → Polars Cloud (distribuido gestionado).
Competencia: pandas (consolidado), DuckDB (la vía SQL), Dask (pandas distribuido), Modin. Polars gana terreno rápido allí donde los usuarios de pandas topan con los límites de memoria.