🚦¿Golpeando paredes de rendimiento en pandas? Ejecutamos 3 flujos de trabajo de ejemplo que ralentizaron o rastrearon grandes conjuntos de datos, luego volvimos a ejecutar exactamente el mismo código en GPU con cudf.pandas. TLDR: ✅ 18 millones de filas de precios de acciones → 20-40 veces más rápido con ventanas enrollables basadas en el tiempo ✅ Ofertas de trabajo de 8 GB CSV → hasta 30 veces más rápido en operaciones de cadena + fusiones ✅ 7,3 millones de puntos geoespaciales → cuadros de mando interactivos que siguen siendo interactivos El mismo código de pandas. Más velocidad. 🏎️🏁 🔗 Consulte el blog para obtener enlaces a demostraciones de Colab y guías de configuración: