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…。
明星为什么不低价办演唱会?
你所在的行业里有哪些不为人知的黑幕?
男人锻炼真的可以增强性能力吗?
为什么新流行的开源编辑器都在用Rust开发?
怎么看待B站舞蹈区和某些风格比较暴露的up?
「韦东奕本人」账号确认是***的,目前已被关停,如何看待无底线博流量的行为?哪些信息值得关注?
各位都在用Docker跑些什么呢?
和女生旅游开一间房有什么注意事项?
穿瑜伽裤爬山的女生会不会害羞?
以色列为什么突然敢打伊朗了?不怕被报复?
电话:
座机:
邮箱:
地址: