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…。
如果得知一枚核弹将在10分钟后在你的城市爆炸,除了等死还能干嘛?
在NAS上安装了什么应用,让你的生活体验有了巨大的提升?
你认为这次伊以冲突,以色列这次干得漂亮吗?
有没有人***正好撞到你擅长的领域上的?