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…。
Mac电脑总是提示磁盘已满,怎么才能清理干净?
为什么《歌手》不请周杰伦、陈奕迅、王菲、张学友、孙燕姿、梁静茹、王力宏、林俊杰当节目嘉宾?
有哪些让你目瞪口呆的 Bug ?
字节跳动跟阿里哪个环境更适合年轻人?