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…。
什么时候你意识到做技术永无出路?
为什么桔梗陆雪琪这些高冷美女会喜欢想往平凡男主?
为什么一般人不建议住别墅?
网传厦门某国企研发部门要求每日考察后端 400 行,前端 1000 行代码量,如属实,这个考核合理吗?
现在机械前景是不是已经超越好多工科了(包括计算机)?
notion和Obsidian这两款软件选哪个?
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为什么《三角洲行动》会设计出 AWM 这样一支***无法自由补充的***?
好的游戏设计有很多,有些也不难在程序上实现,为什么很多新游戏还是不会用已有的好的设计呢?
有没有一款音乐播放器,能连接nas音乐,创建音乐库,自动匹配歌词封面等等?类似infuse的概念呢?
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