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…。
看新闻说老美的B-2连续飞了37小时,飞行员的吃喝拉撒怎么解决?
互联网研发运维都必用的Nginx到底是什么呢?
如何看待 2026QS 世界大学排名?
世界上存在动漫少女般完美的「身体」吗?
你见过最奇怪的体质是什么?
学习WebGL后选择框架,three. js和babylon. js哪个更值得深耕研究?
各双拼输入方案之间有明显的优劣之分吗?
大家是怎么看待Apple music?
为什么各大 *** 出奇一致地设置了『摇一摇开屏广告』?如何关闭常用 *** 的这些广告?
各位都在用Docker跑些什么呢?
电话:
座机:
邮箱:
地址: