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…。
有什么树莓派的代替品吗?
据说go和c#的开发者都说自己比较节省内存,你们认为呢?
哪张照片让你觉得刘亦菲美得不可方物?
postgres集群的选择?
印度公开藏南地区我方战士口咬手雷坚守的***,是想表达什么?
Web后端开发,用Python还是Go呢?
PHP现在真的已经过时了吗?
Golang是不是代替了PHP以前的生态位啊?
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你的低成本爱好是什么?
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