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…。
怎么用deepseek 编写程序代码开发软件?
如果HarmonyOS NEXT想要真正铺开,那么当前阶段的最大阻力是什么?
怎么向老婆简单解释nas的用途?
如何看待 Git 的 Windows 安装程序称 Vim「很难用」?
MySQL不香吗,为啥还要Elasticsearch?
如何看待现在大多数男人都不谈恋爱了?
如何看待rust编写的zed编辑器?
西安电动车开始上牌,最终会导致什么结果?
周杰伦为什么不告粥饼伦黑伦侵犯他的名誉权?
只用321原则备份家用Nas 数据而不组建raid阵列的人,不怕哪天备份全部同时损坏导致无法恢复吗?
电话:
座机:
邮箱:
地址: