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/}
为什么早期穿越剧《穿越时空的爱恋》《寻秦记》没有觉得那么「雷」人？ 
如果SSD硬盘闲置很多年，内部数据会不会丢失？ 
为什么我感觉gemini 2.5 pro总是用力过猛？ 
当我们变老之后，会像现在的老人一样，几乎完全不懂“手机电脑”这类新出现的电子产品吗？ 
为何说FastAPI已死？ 
家用服务器内网穿透对外提供服务需要备案吗？ 
男的真的会把所有衣服从上到下都扔洗衣机吗？ 
什么样的人算是中了基因***？ 
Pytest自动化测试框架怎么入门啊？ 
你为什么在日常生活中不敢穿的太漂亮？ 
哪些令你惊艳的AI大语言模型提示词（prompt）？ 
计算机科学专业爆冷，失业率达 6.1% 飙至全美第七，这是短期波动还是行业长期趋势？ 
为什么是 9 月 3 日阅兵而不是 10 月 1 日国庆阅兵？ 
为什么几乎没人用电视屏幕连主机或者笔记本当显示器？ 
现在工作中k8s是使用containerd还是docker来管理容器? 
怎么才能有尤雨溪一半强，该怎么学习？ 
