В мире Rust и Python существует несколько библиотек, которые могут помочь в области аналитики данных Python, особенно благодаря взаимодействию между двумя языками. Вот некоторые из них:

1. Polars:

• Это библиотека для анализа данных, ориентированная на производительность, которая поддерживает как Rust, так и Python. Polars предназначена для обработки больших объемов данных и является отличной альтернативой Pandas. Подробности ищите на странице библиотека Polars для аналитики данных Python

2. Pyo3:

• Это библиотека, которая позволяет разработчикам писать расширения для Python на Rust. С ее помощью вы можете создавать модули, которые выполняются быстрее, чем традиционные питоновские модули, и использовать их для аналитики данных.

3. ndarray:

• Библиотека для работы с многомерными массивами в Rust. Хотя напрямую не предназначена для Python, она может быть использована в связке с Pyo3 для создания высокопроизводительных массивов и математических операций.

4. DataFusion:

• Библиотека для выполнения SQL-запросов на Rust. Она предоставляет возможность выполнять запросы к данным на высоком уровне производительности и поддерживает работы с DataFrame, что делает её подходящей для аналитических задач.

5. Arrow:

• Проект Apache Arrow реализованный на Rust, который также имеет поддержку для Python. Arrow предоставляет колоночный формат хранения данных, оптимизированный для быстрого анализа и передачи данных.

6. rust-csv:

• Библиотека для работы с CSV файлами на Rust. Она может быть использована для быстрого и эффективного чтения и записи CSV данных, с последующей их интеграцией в поток Python для аналитики.

7. Tch-rs:

• Библиотека для интеграции библиотек машинного обучения Torch с Rust. Может быть использована для создания моделей и последующей их интеграции с Python, что может быть полезно для аналитики данных.

Эти библиотеки могут использоваться как отдельно, так и в комбинации друг с другом для решения различных задач в области аналитики данных. Rust отлично подходит для высокопроизводительных задач, и его интеграция с Python позволяет воспользоваться сильными сторонами обоих языков.

Библиотеки написанные на Rust для Python работают очень быстро. Старые аналоги уступают в разы по скорости перечисленным выше библиотекам.