🚦在pandas中遇到性能瓶颈？我们运行了3个在大数据集上变慢或停滞的示例工作流——然后在GPU上使用cudf.pandas重新运行了完全相同的代码。总结： ✅ 1800万行股票价格 → 使用基于时间的滚动窗口速度提升20–40倍 ✅ 8GB的职位发布CSV → 字符串操作和合并速度提升最高30倍 ✅ 730万地理空间点 → 交互式仪表板保持交互性 相同的pandas代码。更快的速度。🏎️🏁 🔗 查看博客以获取Colab演示和设置指南的链接：