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/}
为什么买了Switch后，却发现它并没有那么好玩？ 
如何评价首个女性友好的编程语言HerCode? 
女朋友是体育生是一种什么体验？ 
为什么现在没人提猎鹰9号了？ 
越正经的女人越容易做出疯狂的事吗？ 
杨幂论文一年间 AI 率从 0 飙至 91%，为什么会这样？AI 查重到底有没有统一标准？ 
有没有GUI框架开发难度小，***消耗又不多，而且又跨平台？ 
为什么老顾客吃着吃着就不再来照顾生意了呢？ 
如果让你重来一次，你还会嫁给你老公吗？ 
为什么没有核动力货轮？ 
手机的运行内存真的有必要上16GB吗？ 
女朋友是体育生是一种什么体验？ 你在健身房发生过什么有趣的事情? 
为什么这么久了还是没有主流软件开发鸿蒙版？ 
涉密计算机可以用windows10操作系统吗? 
为什么 Golang 不适合开发桌面系统？ 
