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…。
如何评价前端框架 Solid?
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?
为什么 mac mini 的 m4 版本价格这么低呢?
为什么女游泳运动员看起来大部分都是平胸?
如何搭建自己CDN服务器?
段誉活了 93 岁,为何不参加射雕时代的华山论剑?
如何高效将 HTML 内容转换成卡片形式?
有哪些动物看上去比较弱,没有毒,也不是没肉可吃,但食肉动物一般不吃它?
冬天也要穿胸罩吗?
为什么很多时候对女儿最狠的却是母亲?
电话:
座机:
邮箱:
地址: