Вопрос касается возможностей библиотеки pandas, которая широко используется в Python для работы с данными. Давайте разберем каждый из предложенных вариантов и выясним, что из этого действительно невозможно сделать с помощью pandas.

1. Подгружать таблицы с расширением .tsvb.

   Это утверждение верно. Библиотека pandas не поддерживает формат .tsvb (Tab Separated Value with BOM). Обычно для работы с таблицами используются форматы .csv (Comma Separated Values) или .xlsx (Excel). Однако, если вы сможете преобразовать .tsvb в один из поддерживаемых форматов, то pandas сможет с ним работать.

2. Агрегировать данные. В том числе создавать сводные таблицы.

   Это утверждение неверно. Pandas предоставляет мощные инструменты для агрегации данных, включая функции groupby и pivot_table, которые позволяют создавать сводные таблицы и производить различные вычисления над группами данных.

3. Обучить регрессионную модель.

   Это тоже неверно. Хотя pandas не является библиотекой для машинного обучения, она может быть использована для подготовки данных, которые затем можно использовать в других библиотеках, таких как scikit-learn, для обучения регрессионных моделей. Однако, непосредственно обучение моделей в pandas не осуществляется.

4. Слиять и объединять большие наборы данных.

   Это утверждение также неверно. Pandas имеет функции merge и concat, которые позволяют объединять и сливать данные из различных источников, даже если они большие. Однако, производительность может зависеть от объема данных и доступной памяти.

Таким образом, из предложенных вариантов, единственным утверждением, которое действительно является верным, является первое: подгружать таблицы с расширением .tsvb. Все остальные операции доступны в библиотеке pandas.