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…。
上一篇 : 韩国人为什么处处与中为敌,难道他们不知道自己是芝麻小的小国吗?
下一篇 : 宁波东方理工大学学费每人每学年 9.6 万,为什么会这么贵?
iOS 26 的新设计被吐槽丑,苹果在设计更新时考虑了哪些因素?你对这一设计都有哪些评价?...
在中国儿子就那么重要吗?...
2025年六月现在硬盘咋还涨价了呢?...
Windows上有没有一分多屏和多屏合一的软件?...