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…。
如何评价女明星梅根福克斯的身材?
为什么中国人做一顿饭要几个小时,而国外花的时间少得多?
女生真正的完美身材是什么样子?
真的没有人觉得2k是一个很尴尬的分辨率吗?
为什么Go仅仅160MB的安装包就可以编译程序,而Rust却还需要几个GB的VC++才能编译?
YU7 之后的下一辆小米汽车可能是啥?小米会把所有车型做一遍吗?
如果苹果真的下架了微信的话,会发生什么?
编程语言 MoonBit 发布 Beta 版,正式进入企业场景应用,会带来哪些影响?
用PHP写了个小框架,怎么才能得到大佬们的指点?
电话:
座机:
邮箱:
地址: