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…。
为什么台式 PC 还处在组装(DIY)阶段?
不用CDN就没事,用阿里云CDN就被攻击刷流量,阿里云表示证明不了就要用户买单,如何看到这种行为?
为什么中国要积极支持伊朗呢?
华为自研的仓颉编程语言将于 7 月 30 日开源,这款语言将如何影响未来的开发趋势?
福建莆田出现90.8万彩礼骗婚案例,会进一步降低结婚率吗?
有一个超级漂亮的女朋友是一种什么体验?
CAD如此难用为什么还没有淘汰掉?
雷军,是真的如表现的那么真诚吗?
HTML+CSS有哪些常用的居中方法?
软路由是否被过度神化?
电话:
座机:
邮箱:
地址: