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…。
因为web worker根本解决不了“单线程卡死页面”的问题...
这是赵丽颖,祖辈是农民。 这是杨幂,父辈是民警。 ...
2008年在阚院长接任这个医院的时候,医院营收6.8个亿,床...
优点:好养 缺点:野,键帽率极高,你知道养一只智商高的键帽能...
DeepSeek总是非常的喜欢用“小”词,上次的V3-032...
我来说一个真实遇到过的例子。 这个例子依赖编译器实现相关的行...
在线客服 :
服务热线:
电子邮箱:
公司地址: