dataprep es una biblioteca para preparar tus datos para análisis. No la he probado. Si la has probado y quieres comentar que tal puedes usar los comentarios más abajo.
notebooker te permite poner en producción notebooks de Jupyter y poder crear informes u otras cosas a partir de los mismos. Puede ser interesante para una empresa u organización.
orchest es un IDE visual para trabajar con datos y crear flujos de trabajo. Parece muy interesante pero con estas cosas, lo que me suele pasar, es que al final te tienes que adaptar tú a la herramienta. Si la herramienta hace lo que necesitas entonces es genial. Si no es así suele ser complicado cambiar el funcionamiento.
leafmap parece una opción interesante como alternativa o complemento a folium o ipyleaflet.
greykite, una biblioteca python para hacer predicción en series temporales. No la he probado aún pero bibliotecas similares que he usado en el pasado no me han dado resultados muy buenos. Lo que me interesa de esta es la clase ChangepointDetector que me puede venir bien para detectar ciertas cosas en mis series temporales.
[AVISO: diatriba] ¿Parece que el planeta se calienta? No, no lo parece. Las evidencias son claras. No permitas que el negacionismo te haga creer que el 99.99999% de las evidencias se puedan discutir con equidistancia usando el 0.00001% de información interesada de lobbies. Esta basura de conspiracionismo a lo Miguel Bosé está arruinando cualquier discurso que no sea de interés de los poderosos. Ellos lo están arruinando, obviamente. Tienen intereses claros. Ahora la pregunta no es si se está calentando el planeta sino a qué velocidad vamos a llegar a un punto de inflexión (1.5ºC dicen). En mi modesta opinión, después de Montreal (1987), Kioto (1997), Paris (hace poco) han pasado décadas y no hemos mejorado en lo más mínimo así que preparaos. De hecho, ya lo estáis viviendo. No se trata de ser catastrofistas o apocalípticos, se trata de ser realistas.