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…。
埃塞俄比亚真的盛产美女吗?
颠覆空调形态,美的无外机嵌入式厨房空调新品是黑科技还是噱头?
有没有一款音乐播放器,能连接nas音乐,创建音乐库,自动匹配歌词封面等等?类似infuse的概念呢?
为什么现在年轻人很少愿意进入化工制造业?
为什么中国现在全球军事实力第一,但包括中国人在内很多人不认可?
为什么QQ上的网络状态没有了?
switch2好用吗朋友们?
为何 Linus 一个人就能写出这么强的系统,中国却做不出来?
能分享一下你写过的rust项目吗?
Rust开发Web后端效率如何?
电话:
座机:
邮箱:
地址: