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…。
obsidian用一两年后会有多大?全文搜索还快吗?
为什么苹果从来不宣传内存?
这种裙子是不是对直男爆杀?
怎么向老婆简单解释nas的用途?
稳定币第一股狂飙 675%,稳定币绝对稳定吗?市场对它有哪些误区?
周杰伦为什么不告粥饼伦黑伦侵犯他的名誉权?
如何看待 稚晖君第五轮融资 估值将达70亿?
Golang 中为什么没有注解?
为什么没人提微软裁员?
为什么要把高级语言编译为机器码,难道不能直接用高级语言制造CPU吗?
电话:
座机:
邮箱:
地址: