PythonにはDataFrameを扱うライブラリがいくつかあり、人それぞれで好きなものが違うと思います。
王道のpandasを使う人、APIの清潔さに惹かれてpolarsを使う人（僕）、GPUで高速化するためにcuDFを使う人、頑なにpyarrowを使う人（見たことない）など...

これらを統一的に扱えるnarwhalsというライブラリがあったので紹介します。DataFrameを引数に取るようなライブラリを開発するときは、積極的に使っていきたいですね。

ちなみに"narwhal"はイッカクというクジラの一種で、こう名付けた理由は "coz they are so awesome" だかららしく、こちらのYouTubeの動画の通りとのことです。欧米のノリ、微塵もついていけない。

使い方

多くのAPIはpolarsから来ています。polarsが一番きれいなので当然の設計です。DataFrameの引数・返り値をFrameTで型注釈してnarwhalifyで関数をデコレートすることで任意のDataFrameで動きます。

import narwhals as nw
from narwhals.typing import FrameT

@nw.narwhalify
def func(df: FrameT, value: float) -> FrameT:
    return df.with_columns(
        x_added=nw.col("x") + value
    )

例えば、

import polars as pl
func(pl.DataFrame({"x": [1, 3, 5]}), 10)

shape: (3, 2)
┌─────┬─────────┐
│ x   ┆ x_added │
│ --- ┆ ---     │
│ i64 ┆ i64     │
╞═════╪═════════╡
│ 1   ┆ 11      │
│ 3   ┆ 13      │
│ 5   ┆ 15      │
└─────┴─────────┘

import pandas as pd
func(pd.DataFrame({"x": [1, 3, 5]}), 10)

   x  x_added
0  1       11
1  3       13
2  5       15

narwhalifyはmethodにも使えるみたいです。
以上です。