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…。
大家在做登录功能时,一般怎么做暴力破解防护?
到底是时代选择了Nvidia,还是Nvidia选择了时代?
一台主机上只能保持最多 65535 个 TCP 连接吗?
中国是不是最应该复制星链的国家?
前端,后端,全栈哪个好找工作?
Flutter 为什么没有一款好用的UI框架?
为什么一部分 Go 布道师的博客不更新了?
请问CATIA比SolidWorks强在哪里?
如何评价《一人之下》第721(764)话?
现在个人博客不能备案了吗?
电话:
座机:
邮箱:
地址: