DataFrame学习资料汇总 - C++高性能数据分析库

DataFrame - C++数据分析利器

DataFrame是一个用C++实现的高性能数据分析库,旨在提供类似Python和R中数据框架的功能。它具有以下特点:

• 支持多种数据切片和操作方式
• 可进行数据连接、合并、分组等操作
• 内置多种统计、金融和机器学习算法
• 支持自定义算法扩展
• 针对大数据集优化,广泛使用多线程

对于初学者,可以从Hello World示例开始入门。更多详细功能和代码示例可参考官方文档。

设计原则

DataFrame遵循以下几个重要原则:

1. 支持任意内置或自定义类型,无需额外代码
2. 避免使用指针链表等结构
3. 列数据使用连续内存空间存储
4. 高效利用内存空间
5. 尽可能避免数据复制
6. 合理使用多线程提高性能
7. 不过度保护用户,保持简洁性
8. 仅依赖C++语言及其标准库

性能对比

与Python的Polars和Pandas相比,DataFrame在大数据集分析中表现出色:

C++ DataFrame:
    数据生成/加载时间:  26.945900 秒
    计算时间:           1.260150 秒
    选择时间:           0.742493 秒
    总时间:            28.948600 秒

Polars:
    数据生成/加载时间:  28.468640 秒
    计算时间:           4.876561 秒
    选择时间:           3.876561 秒
    总时间:            36.876345 秒

Pandas:
    数据生成/加载时间:  36.678976 秒
    计算时间:          40.326350 秒
    选择时间:           8.326350 秒
    总时间:            85.845114 秒

可以看出,DataFrame在计算和数据选择方面有明显优势。

学习资源

1. 官方文档
2. Hello World示例
3. GitHub仓库
4. 性能测试代码

如果您在生产环境中使用DataFrame,请考虑赞助项目以支持其持续开发。

DataFrame为C++开发者提供了强大的数据分析工具,值得深入学习和使用。希望这份学习资料汇总能帮助您更好地掌握这个优秀的库。