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…。
{dede:pagebreak/}
2025 年还能等得到 LCD 屏的旗舰机吗？ 
为什么各大品牌内存条包装都那么low？ 
汉堡里有荤有素，为什么还被认为是不健康的？ 
你都见过什么样的电脑盲？ 
ssd固态硬盘sata的好还是m.2好呢？ 
苹果 Macmini 配什么显示器比较好呢？为什么呢？ 
为什么程序员的电脑永远没有弹窗广告？ 电影《碟中谍》系列中哪一部最好？ 
如何杜绝老公凌晨一两点打游戏？ 
发生了什么导致你从此再不吃某样食物？ 
如何看待不超过1879元的Mac mini（M4+16/256GB+票），易用性吊打同级其他台式电脑？ 
目前中国男性有什么困境？ 
电视支持4K120hz，为什么连接电脑后4K下最高只能选择60hz？ 
next.js 为什么要走PHP ASP MVC的老路？ 
谁是对Mac有成见然后用完Mac后真香的？ 
2025年现在开发php项目选择lar***el框架好还是thinkphp框架好？ 
