好的，各位观众老爷们，今天咱们就来聊聊 Pandas 的未来，这可不是什么街边算命先生的胡扯，而是关乎我们数据民工饭碗的大事儿！ 😎 Pandas 的“中年危机”：速度与激情不再？ 话说这 Pandas，当年也是个风华正茂的少年，凭借着简洁的 API 和强大的数据处理能力，迅速征服了 Python 数据科学界。那会儿，谁要是不会用 Pandas，都不好意思说自己是搞数据的。但是呢，随着数据量的爆炸式增长，Pandas 也逐渐显露出一些“中年危机”的迹象： 速度慢吞吞： 面对动辄 GB 甚至 TB 级别的数据，Pandas 跑起来就像老牛拉破车，让人抓狂。 内存吃老虎： Pandas 动不动就吃掉大量的内存，稍微不注意，电脑就卡死，让人想砸键盘。 不支持并行： Pandas 默认是单线程运行的，就算你有八核 CPU，也只能眼巴巴地看着它一个人在那里吭哧吭哧地干活。 这可不行啊！数据时代，效率就是生命，时间就是金钱。难道我们就只能忍受 Pandas 的“中年危机”吗？当然不！科技的进步，就是为了解决这些问题。接下来，就让我们来看看 Pandas 的“回春秘方”：PyArrow、Polars …