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…。
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你们的腰椎间盘突出,怎么治好的?
为何同是象棋,国际象棋的棋子可以做的那么有设计感,而中国象棋的棋子形式似乎比较单一?
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网传广东怀集洪水后赵一鸣超市被哄抢,县***回应相关单位正在核实,若属实哄抢者该承担哪些法律责任?
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