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DataFrame

DataFrame

高效C++数据分析库，支持多种统计和多线程功能

DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。

DataFrameC++数据分析多线程算法Github开源项目
访问官网GitHub文档

DataFrame 项目介绍

DataFrame 是一个功能强大的 C++ 分析库，专为数据分析而设计，类似于 Python 和 R 中的同类库。它的功能和用途可以与 Python 中的 Pandas 或 R 中的 data.frame 相媲美。

主要功能

DataFrame 提供了丰富的数据操作和分析功能:

  • 多种方式切片数据
  • 支持数据的连接、合并和分组
  • 内置多种统计、汇总、金融和机器学习算法
  • 支持自定义算法的轻松添加
  • 多列排序、自定义选择和删除数据
  • 包含大量以访问者模式实现的分析算法，从基本统计如均值、标准差到复杂分析如亲和力传播、多项式拟合等
  • 支持任意长度的快速傅里叶变换
  • 包含丰富的交易指标集合

技术特点

DataFrame 在设计和实现上遵循了几个重要原则:

  1. 支持内置类型和用户自定义类型，无需额外代码
  2. 避免使用链表、std::any 等指针追踪方式
  3. 所有列数据存储在连续内存空间
  4. 避免使用 union、std::variant 等占用额外空间的结构
  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，允许垃圾输入产生垃圾输出
  8. 保持库的自包含性，只依赖 C++ 语言和标准库

性能优势

通过与 Polars 和 Pandas 的基准测试对比，DataFrame 展现出了优秀的性能:

  • 在 300 百万行数据集上，DataFrame 的计算时间和选择时间均显著优于 Polars 和 Pandas
  • DataFrame 能够处理更大规模的数据集，而不会耗尽内存
  • 在多次运行中，DataFrame 的性能更加稳定一致

开源和社区

DataFrame 是一个开源项目，欢迎社区贡献。它支持 C++23 标准，并在多个包管理器中可用，如 Conan 和 VCPKG。项目文档详尽，包含了丰富的代码示例，有助于用户快速上手和深入学习。

总的来说，DataFrame 为 C++ 开发者提供了一个高效、灵活且功能丰富的数据分析工具，特别适合处理大规模数据集的分析任务。

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