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…。
乡下的土鸡真的值100块钱吗?…
当电脑盲认为自己不是电脑盲时是一种怎样的体验?…
为什么中国很少有人使用linux?…
吴柳芳的真实水平如何?…
备案号:闽-ICP备30117707号-1 网站地图