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…。
w10专业版,开机时自动修复无法完成,然后出现恢复页面,说多次无法启动操作系统,需要修复,怎么办?
Golang 中为什么没有注解?
为什么Steam Deck能做好Windows游戏转译但是Apple Mac就做不好?
手机的运行内存真的有必要上16GB吗?
中国的 App 怎么这么恶心啊,还是说安卓恶心?
前后楼怎么共享宽带?
2025年六月现在硬盘咋还涨价了呢?
跳水为什么几乎全世界都玩不过中国?
家里想搞一个服务器,怎么才不违规?
鸿蒙折叠屏笔记本为什么敢卖26999?
电话:
座机:
邮箱:
地址: