cuDF - GPU Dataframe
项目描述
cuDF - GPU DataFrames
cuDF - GPU DataFrames📢 cuDF现在可以作为无需代码更改的pandas加速器！了解更多信息，请参阅这里！
cuDF（发音为“库-迪-艾夫”）是一个用于加载数据、连接、聚合、过滤和其他数据操作操作的GPU DataFrame库。cuDF利用libcudf，一个快速的C++/CUDA DataFrame库和Apache Arrow列式格式，提供一个GPU加速的pandas API。
您可以直接导入cudf并像使用pandas一样使用它
import cudf
tips_df = cudf.read_csv("https://github.com/plotly/datasets/raw/master/tips.csv")
tips_df["tip_percentage"] = tips_df["tip"] / tips_df["total_bill"] * 100
# display average tip by dining party size
print(tips_df.groupby("size").tip_percentage.mean())
或者，您可以使用cuDF作为pandas的无代码更改加速器，使用cudf.pandas。 cudf.pandas支持100%的pandas API，利用cuDF进行受支持的运算，并在需要时回退到pandas
%load_ext cudf.pandas # pandas operations now use the GPU!
import pandas as pd
tips_df = pd.read_csv("https://github.com/plotly/datasets/raw/master/tips.csv")
tips_df["tip_percentage"] = tips_df["tip"] / tips_df["total_bill"] * 100
# display average tip by dining party size
print(tips_df.groupby("size").tip_percentage.mean())
资源
- 现在试用 cudf.pandas：在 Google Colab 的免费 GPU 实例上探索
cudf.pandas！ - 安装：cuDF 和其他 RAPIDS 库的安装说明。
- cudf (Python) 文档
- libcudf (C++/CUDA) 文档
- RAPIDS 社区：获取帮助、贡献和协作。
请参阅 RAPIDS 安装页面 以获取安装 cuDF 和其他 RAPIDS 包的最新信息和命令。
安装
CUDA/GPU 要求
- CUDA 11.2+
- NVIDIA 驱动程序 450.80.02+
- Volta 架构或更高（计算能力 >=7.0）
Pip
cuDF 可以通过从 NVIDIA Python 包索引使用 pip 安装。请确保根据您环境中可用的 CUDA 主要版本选择合适的 cuDF 包
CUDA 11.x 版本
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu11
CUDA 12.x 版本
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu12
Conda
cuDF 可以通过 conda（通过 miniconda 或来自 rapidsai 通道的完整 Anaconda 发行版）安装
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia \
cudf=24.08 python=3.11 cuda-version=12.5
我们还提供从我们最新开发分支的 HEAD 构建的 夜间 Conda 包。
注意：cuDF 仅支持 Linux，以及 Python 3.9 及更高版本。
有关更多操作系统和版本信息，请参阅 RAPIDS 安装指南。
从源代码构建/安装
请参阅构建 说明。
贡献
请参阅我们 关于向 cuDF 贡献的指南。
关闭
cudf_cu11-24.8.3.tar.gz 的散列
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 1554a150e4a0df6951caa1dcc08a0e9e1409e2f8edbc57545cc1d80324e8c4a8 |
|
| MD5 | d034b96d2f772a6b2cc9d3687b27e231 |
|
| BLAKE2b-256 | a85ede86152363ece9c01ee9c2d82086cace6d5124b91e91bc8377e8029bdb77 |
