🚦Napotykanie na ograniczenia wydajności w pandas? Przeprowadziliśmy 3 przykładowe przepływy pracy, które spowolniły lub zatrzymały się na dużych zbiorach danych—następnie uruchomiliśmy ten sam kod na GPU z cudf.pandas. TLDR: ✅ 18M wierszy cen akcji → 20–40x szybciej z oknami przesuwającymi opartymi na czasie ✅ 8GB plik CSV z ofertami pracy → do 30x szybciej przy operacjach na ciągach + scalaniach ✅ 7,3M punktów geolokalizacyjnych → interaktywne pulpity nawigacyjne, które pozostają interaktywne Ten sam kod pandas. Więcej prędkości. 🏎️🏁 🔗 Sprawdź bloga, aby uzyskać linki do demonstracji Colab i przewodników konfiguracyjnych: