一份写给数据工程师的 Polars 迁移指南：将 Pandas 速度提升 20 倍代码重构实践
Polars作为现代化的数据处理框架，通过先进的工程实践和算法优化，为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时，理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。
大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars：大数据处理工具的传承与创新
本文介绍 Polars 在大数据处理领域的崛起。提及之前对 Druid、Kafka 的探索，阐述 Polars 的优势、与其他工具的联系与突破，包括其架构、应用案例、对比情况，展现它为大数据处理注入新活力。
使用GPU 加速 Polars：高效解决大规模数据问题
本文将详细讨论 Polars 中DF的概念、GPU 加速如何与 Polars DF协同工作，以及使用新的 CUDA 驱动执行引擎可能带来的性能提升。
并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。
从Pandas快速切换到Polars ：数据的ETL和查询
polar与pandas非常相似，所以如果在处理大数据集的时候，我们可以尝试使用polar，因为它在处理大型数据集时的效率要比pandas高
Pandas 2.0 vs Polars:速度的全面对比
本文将比较Pandas 2.0(使用Numpy和Pyarrow作为后端)和Polars 0.17.0的速度。并且介绍使用Polars库复现一些简单到复杂的Pandas代码，这样也算是对Polars的一个简单介绍。另外测试将在4 cpu和32 GB RAM上进行。
