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/}
为什么现在键盘轴体不用颜色命名了，全是些莫名其妙的名字，看不懂到底是什么？ 
腰椎间盘突出有多痛苦？ 
电视支持什么音效？ 
请问运行windows游戏，steam os和windows哪个效率高？ 
为什么华为价值2.3W的鸿蒙电脑用的是美国西数的中低固态硬盘？？ 
为什么在日本是实体店干掉电商，在中国却是电商干掉实体？ 
为什么欧美影视喜欢露点？ 如何看待海参崴百年后重归中国中转港口? 
为什么很多技术都觉得前端很简单？ 
鱼缸过滤全天开着太耗电，关掉半天又容易水浑，有什么好办法？ 
为什么腾讯云或者阿里云不让自建dns服务器? 
苏超的内核是消费还是足球？ 
男朋友因为打游戏骗我去睡觉被我识破，然后我提了分手，他同意了，问问男孩子们他怎么想的？ Python+rust会是一个强大的组合吗？ 
你见过身边身材最好的女生是什么样子的？ 
jwt的设计合理吗？ 
