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…。
全山西除了太原的12123,其他地区的全都打不通,甚至包括大...
我来给PostgreSQL泼冷水。 PG算是好用而非实用。 ...
在日本非常流行的手机iPhoneSE3或许会是你想要的答案。...
我有一个反例——黄焖鸡米饭。 我印象里黄焖鸡刚火的时候大概...
96年女,身高165cm,体重48kg,本科学历,目前从事教...
用内存虚拟化方案就可以了。 因为 Obsidian 对于 ....