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 macOS 并不差，可市场总敌不过 Windows？
下一篇 : 刘亦菲为什么不结婚？
雷军为什么不愿意用性价比打法进军NAS？...
Linux 服务器有必要开启 iptables 防火墙么？...
苹果为什么要给每代MacOS起个名字，真以为人们记得住分得清吗？...
各省的省超出来后（类似于苏超），中超是不是就废了？...
