下个版本,我们要引入polars来提升pandas的效率。 同时考虑使用github和gitee来管理代码,这样大家同步代码会更加容易。 polars的性能比pandas确实好,而且计算完成后,可以直接转为pandas,因此我们不使用duckdb,转到polars。 代码和数据下载:AI量化实验室——2025量化投资的星辰大海 吾日三省吾身 距离上次回故乡,已经一年半了...
对于我们的样本数据集,在Polars中创建新列需要比Pandas长两倍左右的时间。 分组和聚合 在Pandas和Polars中,分组和聚合在语法上略有不同,但两者都使用.groupby()和.agg()方法。 # Pandasdf_pd.groupby('col1')['col2'].agg('mean')# Polars# df.groupby('col1').agg([pl.col('col2').mean()]) #...
在性能方面,Polars的数值filter速度要快2-5倍,而Pandas需要编写的代码更少。Pandas在处理字符串(分类特征)时速度较慢,这个我们在以前的文章中已经提到过,并且使用df.query函数在语法上更简洁,并且在大数据量的情况下会更快,这个如果有人有兴趣,我们再单独总结。 分组操作 分组操作是机器学习中用于创建聚合特征的基本...
一、测试数据生成代码首先,我用python构建了一个1千万行的数据集(csv文件大概接近900M),具体代码为: import pandas as pdimport polars as plimport numpy as npdef create_dataframe(n_rows, library): if library == 'pandas': data = { 'name': np.random.choice(['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Da...
楔子Python 在数据处理领域有如今的地位,和 Pandas 的存在密不可分,然而除了 Pandas 之外,还有一个库也在为 Python 的数据处理添砖加瓦,它就是我们本次要介绍的 Polars。和 Pandas 相比,Polars 的速度更快,执行常见运算的速度是 Pandas 的 5 到
它是很多科学库的依赖库，Pandas的优势是：发布早，具有更好的兼容性，Pandas是与整个Python数据科学生态系统一起成长的，与构成机器学习流水线的其他软件包具有最大的互操作性。在看到它的优势的同时，我们也逐渐发现了Pandas的不足，其中Pandas最大的不足：性能。Pandas VS Polars 相反，Polars最大的优势就是性能，...
Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了,以后我们pip install默认安装的就是2.0版了,Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库,最近在kaggle上经常使用,所以这里我们将对比下 Pandas 1.5,Polars,Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。 Polars Polars 是一个 Rust 和 Python 中的快速多线程 DataFrame 库/...
可以看到Polars和Pandas 2.0在速度方面表现相似(因为都是arrow)但是Pandas(使用Numpy后端)需要两倍的时间来完成这个任务(这可能是因为有类型转换的原因,因为最终要把类型转成np的类型)。 聚合操作 下面的代码,该代码计算聚合(最小值、最大值、平均值)。
正如本文所示,如果要从Pandas切换到Polars,则需要学习新的Polars语法。此外,你已经看到,对于相同的操作,Polars代码通常要比Pandas代码长。并且,Polars并没有涵盖Pandas的所有功能,例如用于数据探索等。 Pandas是数据科学中必不可少的Python库。但其最大的缺点是对大型数据集的操作速度较慢。Polars是一种旨在更快地处理...
年化19.66%,回撤12%的稳健策略|manus的启发:基于大模型多智能体的智能投研系统(python代码+数据) 年化30.24%,最大回撤19%,综合动量多因子评分策略再升级(python代码+数据) 网页链接{年化18%-39.3%的策略集 | backtrader通过xtquant连接qmt实战} stock-pandas,一个易用的talib的替代开源库。