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 : Redis 分布式锁如何实现？
下一篇 : mysql 中如何进行联合索引优化？
为什么开发一个 AI Agent 看似容易，但真正让它「好用」却如此困难？技术瓶颈主要在哪里？...
男朋友因为打游戏骗我去睡觉被我识破，然后我提了分手，他同意了，问问男孩子们他怎么想的？...
Mac 发展那么多年结果只能剪***吗？...
儿子抑郁四年左右了，他的未来该怎么办？...
