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/}
SQLite不能支持高并发，为什么又说它能支持 10万 的日访问量？ 
老板说我设计了一周的海报还是不行，我到底该怎么学啊？ 
redis 项目怎么配置文件和 j***a 客户端连接？ 
稿定设计这个平台的兼职怎么样？ 
你见过身边身材最好的女生是什么样子的？ 
你的鱼缸里养过什么奇怪的鱼？ 
新婚那天晚上你们是怎样度过的？ 
求大神解答，为什么大家都不喜欢用docker？ 
中年女性如何保持身材？ 
为什么现在大部分Unity公司还是在用Lua热更新？ 
你卡过最厉害的bug是什么？ 
为什么现在这么多人“谈结婚色变”？ 
SwiftUI 是不是一个败笔？ 
B站的众多教做饭和烹饪的厨师up主的资历与实力应如何排序？ 
有没有免费的云服务器? 
同事1个月请丧***3次，领导说你家亲戚死光了然后被打，做的对吗？ 
