Polars 是使用 Apache Arrow Columnar Format 作为内存模型在 Rust 中实现的速度极快的 DataFrame 库。
- 懒惰 | 急切的执行
- 多线程
- SIMD
- 查询优化
- 强大的表达API
- Polars 可以加速简单的操作，如数组排序。
- 它可以同时简化和加速复杂的流式传输管道。
- Polars 可以作为 Ramda、Underscore 和 Lodash 等库的高性能替代品
与其他语言相比，Javascript数据处理工具和框架总是有点乏善可陈。Apache Spark 和 Pandas 等框架为处理复杂的数据转换提供了出色的接口。出于某种原因，JS 生态系统中一直缺少这类框架。
为了填补 Node 生态系统中的这一空白，Polars 已将其官方支持的语言扩展到包括 Node.js。
NPM 现在有一个恰当命名的 Node.js 库 nodejs-polars
Polars 与 NPM 中的其他常用库比较，可将代码性能提高 100 倍或更多。