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…。
我很好奇現在内地同胞們對香港的總體印象如何?
如何看待《求是》发布小米汽车工厂宣传片?
饮用水水处理读什么学校?
24岁得了腰突是不是人生就完了?
为什么福州吸引不了人才?
能分享一下你写过的rust项目吗?
为什么一部分 Go 布道师的博客不更新了?
如果全球都停止出口粮食,中国能否自给自足?
广西桂军真的很厉害吗?
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?
电话:
座机:
邮箱:
地址: