DataFrame学习资料汇总 - C++高性能数据分析库
RayDataFrame - 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:
- 支持任意内置或自定义类型,无需额外代码
- 避免使用指针链表等结构
- 列数据使用连续内存空间存储
- 高效利用内存空间
- 尽可能避免数据复制
- 合理使用多线程提高性能
- 不过度保护用户,保持简洁性
- 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
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。
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