联系电话:010-57602566
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…。
ant-design-vue 社区为什么不维护了?...
怎么样才能让大模型的RAG迅速落地?...
家用NAS是成品还是DIY?...
小沈阳女儿韩国出道,将发行个人首张迷你专辑,为什么选择韩国出道?你看好吗?...