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cuDF:加速数据处理流程的DataFrame库

作者:admin 发布时间:2019-05-10 10:37:54 浏览次数:137
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雷锋网 AI 科技谈论按,数据处理是数据工程师常常要面临的问题,今日要引荐的是一个和数cuDF:加速数据处理流程的DataFrame库据处理相关的 DataFrame 库——cuDF。

cuDF 是一个依据 Apache Arrow 列内存格局的数据帧库,它是一个 GPU DataFrame 库,能够进行加载,衔接,聚合,过滤等数据操作。

cuDF 供给了相似 pandas 的 API,数据工程师和数据科学家都很了解它们,他们能够运用它轻松地加速作业流程,而无需深化了解 CUDA 编程的细节。

例如,以下代码段下载 CSV,然后运用 GPU 将其解析为行和列并运转核算:

import cudf, io, requests

from io import StringIO

url="https://github.com/plotly/datasets/raw/master/tips.csv"

content = requests.get(url).content.decode('utf-8')

tips_df = cudf.read_csv(StringIO(content))

tips_df['tip_percentage'] = tips_df['tip']/tips_df['total_bill']*100


# display average tip by dining party size

print(tips_df.groupby('sizecuDF:加速数据处理流程的DataFrame库').tip_percentage.mean)

得到的输出为:

size

1 21.729201548727808

2 16.571919173482897

3 15.215685473711837

4 14.594900639351332

5 14.149548965142023

6 15.622920072028379

Name: tip_percentage, dtype: float64

想检查更多示例,能够阅读的完好 API 文档,或查。

那么怎么装置这个东西?请参阅 Demo Docker Repository,依据正在运转的 NVIDIA CUDA 版别挑选一个标签。

装置

conda

cuDF 能够经过途径装置 conda(miniconda,或完好的 Anaconda 发行版) rapidsai:

# for CUDA 9.2

conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \ cudf=0.6 python=3.6 cudatoolkit=9.2


# or, for CUDA 10.0

conda icuDF:加速数据处理流程的DataFrame库nstall -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \

cudf=0.6 python=3.6 cudatoolkit=10.0

咱们还供给从咱们最新开发分支的顶级构建的夜间 conda 包。

Pip

cuDF 也能够用 PyPi 装置。

# for CUDA 9.2

python3.6 -m pip install 手机韩剧网cudf-cuda92==0.6


# or, for CUDA 10.0

python3.6 -m pip install cudf-cuda100==0.6

留意:只要 Linux 体系支撑 cuDF,而且 Python 的版别有必要是 3.6 或 3.7 版别。

via : https://github.com/rapidsai/cudf

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