polars几乎全线碾压pandas,尤其是在大型数据集的情况下,性能的提升很高。
不足的是目前一些用户层面的生态还是依赖于pandas。
不过这个不是什么大问题,毕竟python开发层面为了高效基本都是操作ndarray。
最大的优点就是小数据集到大数据集的性能开销很平滑,兼顾了各种场景下的功能与性能的综合考量。
下面是在不同数据量、不同周期下对tick数据进行处理,numba+ndarray和基于polars方案性能对比,涉及到的操作包括时间格式转…。
SwiftUI 是不是一个败笔?
外贸独立站怎么做SEO?
据说go和c#的开发者都说自己比较节省内存,你们认为呢?
有没有什么惊为天人的 Logo 设计?
如何评价B站峰哥亡命天涯直播中说面包就是比馒头好吃,中国古代不吃面包是因为贫穷,没有足够的柴火?
有什么是你去河南才明白的事?
如何评价林志玲?
商业史上有哪些降维打击的经典案例?
空调现在抽真空15分钟真的还有意义吗?
电话:
座机:
邮箱:
地址: