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…。
那你说什么样的是美女?
独立开发***能盈利吗?感觉好累...
历史上有哪些来自对手的神助攻?
全班 43 人开家长会只来了 7 位爸爸,学校称未来准备策划爸爸家长会,如何看待这一现象?
想往鱼缸里种点水草,但是家里鱼缸大了买水草泥或者底砂太贵了,有没有生活中可以替代的物品或其他建议?
如何看待不超过1879元的Mac mini(M4+16/256GB+票),易用性吊打同级其他台式电脑?
为什么成功人士的精力都非常旺盛?
怎么评价fastjson2?
男朋友说我穿衣服太开放,难道好身材不应该显示出来吗?
为什么中国农村房子那么丑?
电话:
座机:
邮箱:
地址: