polars几乎全线碾压pandas，尤其是在大型数据集的情况下，性能的提升很高。
不足的是目前一些用户层面的生态还是依赖于pandas。
不过这个不是什么大问题，毕竟python开发层面为了高效基本都是操作ndarray。
最大的优点就是小数据集到大数据集的性能开销很平滑，兼顾了各种场景下的功能与性能的综合考量。
下面是在不同数据量、不同周期下对tick数据进行处理，numba+ndarray和基于polars方案性能对比，涉及到的操作包括时间格式转…。
上一篇 : 为什么面对 Adobe 的版权要求下，vposy 大神还能从容不迫？
下一篇 : 泽连斯基算是一名合格的总统嘛？
前端，后端，全栈哪个好找工作？...
女朋友去露营，3女2男的，要在野外搭帐篷过一夜，她的闺蜜不想让我去，我该怎么办？...
如何看待《捞女游戏》定档 6 月 19 日？...
vue 框架开发的项目结构是如何搭建的？...
