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高性能数据处理库，支持DataFrame操作
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2026-10-06 · Polars 2.0在TPC-DS q72基准测试中击败DataFusion并完成所有查询
Polars 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
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This article lists and reviews seven top Python libraries for large-scale data processing, including PySpark, Dask, Polars, Ray, Vaex, Vaex-Java, and Vaex-Python.
入选理由：PySpark is ideal for distributed ETL and cluster-scale pipelines.
Polars 2.0在TPC-H/TPC-DS基准测试中超越DuckDB和DataFusion，新增SQL原生支持与Map数据类型，性能优化显著。
入选理由：Polars 2.0在TPC-DS q72基准测试中击败DataFusion并完成所有查询
Polars outperforms Pandas in handling large datasets, especially in parallel computing and lazy evaluation.
入选理由：Polars 使用 Rust 构建，支持并行计算和懒加载，性能优于 Pandas。
与「Polars」经常一起出现的 AI 术语。
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