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…。
MySQL 常用存储引擎区别总结有哪些?
山姆超市是怎么在中国火起来的?
MacOS真的比Windows流畅吗?
对越自卫反击战当时是避开越军主力了吗?
如果苹果真的下架了微信的话,会发生什么?
switch2好用吗朋友们?
如何看待国内开源项目的不可持续性?
大家为什么会讨厌缩写?
***移动在德国起诉小米侵犯4G专利,大家如何看待此***?
到底是时代选择了Nvidia,还是Nvidia选择了时代?
电话:
座机:
邮箱:
地址: