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…。
postgresql也很强大,为何在中国大陆,mysql成为主流,postgresql屈居二线呢?
周深如何在央视火的?
为什么果粉对苹果非常地宽容?
***《凡人修仙传》有哪些令人伤感的情节?
飞机这么多按钮都要一个个地打开,为什么不能一键启动?
剧版《长安的荔枝》相较于原著改编得如何?
钱学森弹道为什么只有中国能掌握?
几年前吹得神乎其神的福建舰电磁弹射为什么现在销身匿迹了?
是否应该举家从新疆迁到成都?
想做一个专门养黑壳虾的鱼缸,有什么建议?
电话:
座机:
邮箱:
地址: