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 : 新手准备养鱼，请教大神需要什么东西？
下一篇 : 英特尔的衰落，是因为真正做事的工程师被挖了？还是公司战略出问题？