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…。
我应该设置多少kb才能让他不能玩游戏?
商城里如何缓存商品信息?
你有没有随手一拍却很美的照片?
你为什么从腾讯离职?
为什么黄毛骗走的都是乖乖女?
网传《碟中谍 8》亏损可能超 14 亿,是真的吗?这背后的原因是什么?
鱼缸里突然在水面角落出现很多想泡沫一样的气泡是怎么回事?
胸大的女孩子有什么烦恼?
是不是大部分女性到了 40 岁,活着特没意思?
有哪些外行看起来很陋(low),但是内行人却觉得很高大上的东西?
电话:
座机:
邮箱:
地址: