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…。
程序员明明是技术积累岗位,为什么年龄越大反而可替代性变高了?
如何看待不超过1879元的Mac mini(M4+16/256GB+票),易用性吊打同级其他台式电脑?
“飞机是最安全的交通工具”这种说法,是否是谬论?
婴儿出生时的脐带血有必要保存吗?
Unity收费***后,为何大家选择了Godot而不是Cocos?
obsidian用一两年后会有多大?全文搜索还快吗?
请问27寸4K显示器哪个好呀?
儿子抑郁四年左右了,他的未来该怎么办?
《天龙八部》中乔峰几乎没有败绩,是无敌的,为什么会是那种下场?
go为了编译速度减少了很多编译优化?为什么不能提供优化编译模式来提升运行效率?是太懒还是另有隐情?
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