一个给您的推荐工作流
对于您作为专业交易员进行初步统计分析的场景，我推荐以下这个务实且高效的流程：

数据初始转换 (一次性工作)

工具: Python脚本 + Polars

流程:

读取您原始的（可能是CSV或二进制格式的）数据文件。


使用Polars进行所有的数据清洗、预处理和衍生计算（如计算单笔成交量）。

将处理干净的数据按天、按品种保存为 Parquet 格式。例如，data/im_20251031.parquet。这会极大压缩文件体积并为后续分析提速百倍。

探索性数据分析 (日常工作)


工具: Jupyter Lab/Notebook + Polars + NumPy + 可视化库 (Matplotlib, Seaborn, Plotly)

流程:

在Jupyter中，使用Polars的scan_parquet()函数惰性加载您需要的Parquet文件。这意味着它不会立刻把数据读入内存，只有在真正需要计算时才会执行，能处理远超内存大小的数据。

执行您在方案中设计的所有统计分析（价差、深度、OBI等）。Polars的多核并行能力会让这些复杂计算飞快完成。

使用Plotly进行交互式图表绘制，以便缩放和平移观察价格和指标的细节。