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通过基准测试对比Pandas与DuckDB在处理超亿级数据集时的性能差异。 长按关注《AI科技论谈》 Pandas库众所周知，适合数据分析新手入门，但在大数据面前却显得处理缓慢。相比之下，开源的DuckDB以其卓越的列式存储性能，在大数据处理上速度惊人，速度远超Pandas。而且，DuckDB配备了Python库，让熟悉SQL的用户能够快速转换，大幅提升数据处理效率。 接下来，看看这两者在处理超亿级数据时的性能对比。 1 Pandas与DuckDB基准测试设置 本节展示基准测试所用的数据集和Pandas与DuckDB的代码实现。测试基于 M2 Pro MacBook Pro 12/19 核、16 GB 内存设备进行。 1.1 数据集信息 所使用的数据集是纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）提供的行程记录数据。这些数据是在2024年4月18日从纽约市政府官方网站获取的，可以免费使用（https://www.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.pag
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