🚦Leistungsgrenzen in pandas erreichen? Wir haben 3 Beispiel-Workflows durchgeführt, die bei großen Datensätzen langsamer wurden oder stockten – dann haben wir denselben Code auf der GPU mit cudf.pandas erneut ausgeführt. TLDR: ✅ 18M Zeilen von Aktienkursen → 20–40x schneller mit zeitbasierten rollenden Fenstern ✅ 8GB Jobangebote CSV → bis zu 30x schneller bei String-Operationen + Zusammenführungen ✅ 7,3M geospatialen Punkten → interaktive Dashboards, die interaktiv bleiben Gleicher pandas-Code. Mehr Geschwindigkeit. 🏎️🏁 🔗 Schau dir den Blog an für Links zu Colab-Demos und Einrichtungsanleitungen: