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…。
女朋友去露营,3女2男的,要在野外搭帐篷过一夜,她的闺蜜不想让我去,我该怎么办?
你的低成本爱好是什么?
被称为「人间尤物」的女主,有多绝?
丰田将中国市场决策权交给中方,是在华战略重大调整,这会不会意味着未来中国市场的丰田车“中味”十足了?