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…。
个人开发者或小企业不申请经营性ICP备案,怎样开发APP盈利?
苹果 macOS Tahoe 26 新 Finder 图标引争议,其争议点主要集中在哪些方面?
为什么 Go 语言的 Error Handling 被某些人认为是一个败笔?
世界上存在动漫少女般完美的「身体」吗?
鱼缸能不能做到一直不换水还很清澈?
Mac mini M4,有必要升级24G内存吗?
为什么Windows不内置Visual Studio呢?
鸿蒙系统到底是不是安卓系统?
什么是微软式中文?
请问广西为什么发展这么慢呢?
电话:
座机:
邮箱:
地址: