高性能 Python 数据处理：pandas 2 与 Polars，从 vCPU 角度比较 Polars 承诺其多线程功能优于 Pandas。但单个 vCore 是否也如此？

简介

不管你喜欢还是讨厌，pandas 多年来一直是 Python 数据分析领域的主导库。它被广泛应用于数据科学和分析（无论是在工业界还是学术界），以及软件和数据工程师在数据处理任务中的应用。

pandas 作为表格数据分析领域的长期霸主地位目前正受到新库 Polars 的挑战。Polars 旨在通过实施更现代的框架来解决 pandas 目前解决的相同用例，从而取代 pandas。其主要承诺之一是提供更好的性能，利用用 Rust 编写的针对并行处理进行了优化的后端。此外，它对矢量化操作 ( SIMD ) 有更深层次的实现，这是使 NumPy 和 pandas 如此快速和强大的功能之一。

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