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…。
你见过最极致的节省能省到什么程度?
J***aScript 已经强大到什么程度了?
匿名关了,大家实名说说你最近的烦恼?
编译器和解释器的分界线在哪,字节码效率能否无限接近机器码?
长得和刘亦菲很像是一种什么体验?
豆包推出 AI 编程,在「编辑模式」下可以直接前端改图和文字,体验如何?对行业会带来怎样的影响?
为什么练肩要选用小重量?
如何评价Cursor?
如果你是荔枝使,如何在十天内让杨贵妃吃上新鲜荔枝?
苹果 6 月 10 日召开的 2025 年全球开发者大会「WWDC25」,有哪些值得关注的信息?
电话:
座机:
邮箱:
地址: