推荐的cudf Dataframe结构 - 腾讯云开发者社区

cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的数据帧库，它是一个 GPU DataFrame 库，可以进行加载，连接，聚合，过滤等数据操作。...cuDF 提供了类似 pandas 的 API，数据工程师和数据科学家都很熟悉它们，他们可以使用它轻松地加快工作流程，而无需深入了解 CUDA 编程的细节。...API 文档（https://rapidsai.github.io/projects/cudf/en/latest/index.html），或查看更详细的说明（https://github.com/rapidsai...安装 conda cuDF 可以通过渠道安装 conda（miniconda，或完整的 Anaconda 发行版） rapidsai： # for CUDA 9.2 conda install -c nvidia...cudf-cuda100==0.6 注意：只有 Linux 系统支持 cuDF，并且 Python 的版本必须是 3.6 或 3.7 版本。

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nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库

cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。...---- 官方文档： 1 Docs » API Reference 2 rapidsai/cudf 相关参考： nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库 NVIDIA...cuDF 0.10版本的一些新功能包括 groupby.quantile()、Series.isin()、从远程/云文件系统（例如hdfs、gcs、s3）读取、Series和DataFrame isna...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...0.10版本加入了最新的cudf :: column和cudf :: table类，这些类大大提高了内存所有权控制的强健性，并为将来支持可变大小数据类型（包括字符串列、数组和结构）奠定了基础。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...: cuDF是一个Python GPU DataFrame库，它基于Apache Arrow的列式内存格式，用于加载、连接、聚合、过滤和以类似pandas的DataFrame风格API操纵表格数据。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...以下是cuDF和Pandas之间的相似之处和差异的对比：支持的操作： cuDF支持许多与Pandas相同的数据结构和操作，包括Series、DataFrame、Index等，以及它们的一元和二元操作、...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。

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cuDF，能取代 Pandas 吗？

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再见Pandas，又一数据处理神器！

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替代 pandas 的 8 个神库

在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。...Vaex Vaex 也是一个开源的 DataFrame，它采用内存映射、高效的核外算法和延迟计算等技术。...cuDF 是一个 Python GPU DataFrame 库，基于 Apache Arrow 列式内存格式构建，用于数据操作。...cuDF 提供类 pandas 的 API，因此数据分析师也是无需了解 CUDA 编程细节的。...但这些库基本上都提供了类pandas的API，因此在使用上没有什么学习成本，只要配置好环境就可以上手操作了推荐阅读 pandas进阶宝典数据挖掘实战项目机器学习入门

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Pandas 加速150倍！

Pandas Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库，特别适用于结构化数据。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，使得处理和分析数据变得更加便捷和高效。...Pandas 开源库中包含 DataFrame，它是类似二维数组的数据表，其中每一列包含一个变量的值，每一行包含每列的一组值。...熟悉用于统计计算的 R 编程语言的数据科学家和程序员都知道，DataFrame 是一种在易于概览的网格中存储数据的方法，这意味着 Pandas 主要以 DataFrame 的形式用于机器学习。...cuDF RAPIDS是一套英伟达开源的 GPU 加速 Python 库，旨在改进数据科学和分析流程。...它是一个 GPU DataFrame 库，提供类似 pandas 的 API 用于加载、连接、聚合、过滤和以其他方式操作数据，无需深入了解 CUDA 编程的细节。

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Pandas数据结构之DataFrame

用 Series 字典或字典生成 DataFrame 用多维数组字典、列表字典生成 DataFrame 用结构多维数组或记录多维数组生成 DataFrame 用列表字典生成 DataFrame 用元组字典生成...DataFrame 用 Series 创建 DataFrame 备选构建器 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典...3.0 2.0 d 4.0 1.0 用结构多维数组或记录多维数组生成 DataFrame 本例与数组字典的操作方式相同。...DataFrame.from_records 构建器支持元组列表或结构数据类型（dtype）的多维数组。...本构建器与 DataFrame 构建器类似，只不过生成的 DataFrame 索引是结构数据类型指定的字段。

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nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型

RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。...关联文章： nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库 NVIDIA的python-GPU算法生态︱ RAPIDS 0.10 nvidia-rapids︱cuML...这一名称更改表明，源代码已偏离Georgia Tech基准并体现了代码API和数据结构与RAPIDS cuGraph的匹配。...cuHornet的加入提供了基于边界的编程模型、动态数据结构以及现有分析的列表。除了核心数函数之外，可用的前两个cuHornet算法是Katz centrality 和K-Cores。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。

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使用cuDF在GPU加速Pandas

cuDF cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。...这使得数据科学家、分析师和工程师很容易将其集成到他们的工作中。那么，你所需做的是把你的Pandas DataFrame转换成cuDF。...cuDF支持Pandas大多数常见的DataFrame操作，因此无需太多学习成本你就可以加速许多常规的Pandas代码。我们首先安装库文件： ?...= cudf.DataFrame.from_pandas(pandas_df) 在我们的第一个测试中，让我计算一下 Pandas VS cuDF数据中a变量的平均值需要多长时间。...我们得到了将近16倍的加速！现在，做一些更复杂的事情，比如做一个大合并。将Dataframe本身合并到数据Dataframe的b列上。

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在gpu上运行Pandas和sklearn

我们将创建cuDF（cuda dataframe），其大小为10000000行x 2列(10M x 2)，首先导入需要的库： import cudf import pandas as pd import...numpy as np 创建DF gpuDF = cudf.DataFrame({'col_1': np.random.randint(0, 10000000, size=10000000),...是在GPU之上的DataFrame。...X, y = make_regression(n_samples=n_samples, n_features=n_features, random_state=random_state) X = cudf.DataFrame...(X) y = cudf.DataFrame(y)[0] X_cudf, X_cudf_test, y_cudf, y_cudf_test = train_test_split(X, y, test_size

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如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

可以像Pandas一样创建系列和数据框： import numpy as np import cudf s = cudf.Series([1,2,3,None,4]) df = cudf.DataFrame...数据帧（但不建议这样做）： import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1, 0.2, None..., 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf df = cudf.DataFrame...df = cudf.DataFrame([('a', list(range(20))), ('b', list(reversed(range(20)))),...，选择，处理缺失值，使用csv文件等）均相同： import cudf df = cudf.DataFrame([('a', list(range(20))),

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Pandas数据结构：Series与DataFrame

引言在数据分析领域，Python 的 Pandas 库因其强大的数据操作功能而广受欢迎。Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。...本文将从基础概念出发，逐步深入探讨这两种数据结构的使用方法、常见问题及解决方案。1....303 40dtype: int641.2 DataFrameDataFrame 是二维表格型数据结构，可以看作是由多个 Series 组成的。...每个列可以有不同的数据类型。DataFrame 的索引可以是自定义的，也可以是默认的整数索引。...总结本文介绍了 Pandas 中的两种主要数据结构 Series 和 DataFrame，并通过具体代码案例详细讲解了常见的问题及其解决方案。

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Pandas数据结构之DataFrame常见操作

还可以传递带参数的函数，在 assign 的 DataFrame 上求值。...未引用 DataFrame 时，传递可调用的，不是实际要插入的值。这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。...这是要注意的是，该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作，再计算比例。这个例子就是对没有事先筛选 DataFrame 进行的引用。...键是新字段的列名，值为是插入值（例如，Series 或 NumPy 数组），或把 DataFrame 当做调用参数的函数。返回结果是插入新值的 DataFrame 副本。 0.23.0 版新增。...标量操作与其它数据结构一样： In [94]: df * 5 + 2 Out[94]: A B C 2000-01-01 -4.134126

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cuDF installation

cuDF替换pandas，是一个 Python GPU DataFrame 库（基于 Apache Arrow 列式内存格式构建），用于使用 DataFrame 样式 API 加载、连接、聚合、过滤和以其他方式操作表格数据...https://rapids.ai/start.html#prerequisites image.png # python3.8 -m pip install cudf-cuda114 # failed...repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh # cudf...- python3.8 conda create -n rapids-22.04 -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge cudf=22.04 python=...3.8 cudatoolkit=11.4 conda activate rapids-22.04 # python # import cudf OKAY

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NVIDIA的python-GPU算法生态︱ RAPIDS 0.10

关联文章： nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库 NVIDIA的python-GPU算法生态︱ RAPIDS 0.10 nvidia-rapids︱cuML...通过BlazingSQL实现的结构化查询语言（SQL）。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...0.10版本加入了最新的cudf :: column和cudf :: table类，这些类大大提高了内存所有权控制的强健性，并为将来支持可变大小数据类型（包括字符串列、数组和结构）奠定了基础。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。

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R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...，都可以修改 x1[3] <- 30 #删除，凡是能够访问到的地方，都可以删除 x1[-3] x1 <- x1[-3] #查找/过滤 x1[x1 >= 4] 2、R中的数据结构-Factor Factor...一个List就像是一个JSON，一个包含很多键值对的数据结构。...，设置为NULL，即为删除， #注意，删除之后，它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R中的数据结构-DataFrame...names(f)[names(f)=='name'] <- "name2" #修改行名 row.names(f) row.names(f) <- 0:2 f #删除行 f[-1,] f #注意，删除后的DataFrame

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Pandas数据结构之DataFrame常见操作

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Pandas数据结构之DataFrame常见操作

还可以传递带参数的函数，在 assign 的 DataFrame 上求值。...未引用 DataFrame 时，传递可调用的，不是实际要插入的值。这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。...上例用 assign 把函数传递给 DataFrame，并执行函数运算。这是要注意的是，该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作，再计算比例。...键是新字段的列名，值为是插入值（例如，Series 或 NumPy 数组），或把 DataFrame 当做调用参数的函数。返回结果是插入新值的 DataFrame 副本。 0.23.0 版新增。...标量操作与其它数据结构一样： In [94]: df * 5 + 2 Out[94]: A B C 2000-01-01 -4.134126

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RAPIDS cuDF，让数据处理飞起来~

后来出现了Polars，提供了类似Pandas的结构和功能，Polars对CPU的利用更彻底，可以进行并行处理，而且支持惰性计算，性能可达Pandas速度的10倍之多，这样就大大加快了数据处理的速度。...RAPIDS拥有cuML、cuGraph、cuDF等众多核心组件库，cuDF专门负责数据处理，它是一个DataFrame库，类似Pandas，但cuDF运行在GPU上，所以它能提供高效的数据帧操作，支持数据加载...import cudf # 创建一个 GPU DataFrame df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) 其他代码第二种是加载cudf.pandas...如果你想对现成的Pandas或者Polars项目进行GPU加速，也不用更改任何的代码，cuDF能无缝集成，一键实现，这真的非常方便。如何使用RAPIDS cuDF实现 GPU 加速的数据科学?...、连接、函数应用等操作，cuDF速度都是Pandas的几十倍，优势非常的明显。

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Github项目推荐 | cuDF：加快数据处理流程的DataFrame库

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再见Pandas，又一数据处理神器！

cuDF，能取代 Pandas 吗？

再见Pandas，又一数据处理神器！

替代 pandas 的 8 个神库

Pandas 加速150倍！

Pandas数据结构之DataFrame

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使用cuDF在GPU加速Pandas

在gpu上运行Pandas和sklearn

如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

Pandas数据结构：Series与DataFrame

Pandas数据结构之DataFrame常见操作

cuDF installation

NVIDIA的python-GPU算法生态︱ RAPIDS 0.10

R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

Pandas数据结构之DataFrame常见操作

Pandas数据结构之DataFrame常见操作

RAPIDS cuDF，让数据处理飞起来~

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