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…。
先上效果***: [***] 并且安装比较简单:(当然,本文...
这张照片拍摄于2024年,中国女子100米栏运动员吴艳妮和夏...
就不想用rust吗?局面打开,j***a写一堆class太臃...
据某舅舅党传言,ns2的屏幕是宝马2022年专门定制的,由于...
这真的像极了广电在问:为什么人们都不看电视了,这些搞垄断的确...
上次爬华山遇上一对夫妻,女的30出头,男的明显大些,女士穿白...
在线客服 :
服务热线:
电子邮箱:
公司地址: