cudf

cuDF - Bingkai Data GPU

? cuDF sekarang dapat digunakan sebagai akselerator tanpa perubahan kode untuk panda! Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat di sini!

cuDF (diucapkan "KOO-dee-eff") adalah pustaka GPU DataFrame untuk memuat, menggabungkan, menggabungkan, memfilter, dan memanipulasi data. cuDF memanfaatkan libcudf, pustaka kerangka data C++/CUDA yang sangat cepat dan format kolom Apache Arrow untuk menyediakan API pandas yang dipercepat GPU.

Anda dapat mengimpor cudf secara langsung dan menggunakannya seperti pandas :

 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 ())

Atau, Anda dapat menggunakan cuDF sebagai akselerator tanpa perubahan kode untuk panda, menggunakan cudf.pandas . cudf.pandas mendukung 100% pandas API, memanfaatkan cuDF untuk operasi yang didukung dan kembali ke pandas bila diperlukan:

 % 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 ())

Sumber daya

• Coba cudf.pandas sekarang: Jelajahi cudf.pandas pada instance gratis yang mendukung GPU di Google Colab!
• Instal: Petunjuk untuk menginstal cuDF dan pustaka RAPIDS lainnya.
• dokumentasi cudf (Python).
• dokumentasi libcudf (C++/CUDA).
• Komunitas RAPIDS: Dapatkan bantuan, berkontribusi, dan berkolaborasi.

Lihat halaman instalasi RAPIDS untuk informasi dan perintah terkini untuk menginstal cuDF dan paket RAPIDS lainnya.

Instalasi

Persyaratan CUDA/GPU

• CUDA 11.2+
• Driver NVIDIA 450.80.02+
• Arsitektur Volta atau lebih baik (Kemampuan Komputasi >=7.0)

pip

cuDF dapat diinstal melalui pip dari Indeks Paket NVIDIA Python. Pastikan untuk memilih paket cuDF yang sesuai tergantung pada versi utama CUDA yang tersedia di lingkungan Anda:

Untuk CUDA 11.x:

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu11

Untuk CUDA 12.x:

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cudf-cu12

Konda

cuDF dapat diinstal dengan conda (melalui miniforge) dari saluran rapidsai :

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia 
    cudf=25.02 python=3.12 cuda-version=12.5

Kami juga menyediakan paket Conda malam yang dibuat dari KEPALA cabang pengembangan terbaru kami.

Catatan: cuDF hanya didukung di Linux, dan dengan Python versi 3.10 dan yang lebih baru.

Lihat panduan instalasi RAPIDS untuk informasi OS dan versi lebih lanjut.

Bangun/Instal dari Sumber

Lihat instruksi pembuatan.

Berkontribusi

Silakan lihat panduan kami untuk berkontribusi pada cuDF.