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…。
有外媒记者提问,台湾当局称,在过去24小时内,46架解放军战机飞越台湾。有何最新消息吗?
如何评价《绝区零》艾莲的激发潜能?
三只羊是不是被人做局了?
前后楼怎么共享宽带?
如何评价Cursor?
如何看待华为Pura80标准版手机接口竟倒退成USB 2.0?要是也烧了WIFI是不是不好备份数据?
如何看待机器之心重测高考数学全卷,Gemini夺冠,豆包DeepSeek并列第二?
周杰伦为什么不告粥饼伦黑伦侵犯他的名誉权?
养乌龟如何降低换水频率?
大量消息在 MQ 里长时间积压,该如何解决?
电话:
座机:
邮箱:
地址: