cudf

cuDF - DataFrames de GPU

? cuDF agora pode ser usado como um acelerador sem alteração de código para pandas! Para saber mais, veja aqui!

cuDF (pronuncia-se "KOO-dee-eff") é uma biblioteca GPU DataFrame para carregar, unir, agregar, filtrar e manipular dados. cuDF aproveita libcudf, uma biblioteca de dataframe C++/CUDA extremamente rápida e o formato colunar Apache Arrow para fornecer uma API pandas acelerada por GPU.

Você pode importar cudf diretamente e usá-lo como 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 ())

Ou você pode usar cuDF como um acelerador sem alteração de código para pandas, usando cudf.pandas . cudf.pandas suporta 100% da API pandas, utilizando cuDF para operações suportadas e recorrendo ao pandas quando necessário:

 % 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 ())

Recursos

• Experimente cudf.pandas agora: Explore cudf.pandas em uma instância gratuita habilitada para GPU no Google Colab!
• Instalar: Instruções para instalar cuDF e outras bibliotecas RAPIDS.
• documentação cudf (Python)
• Documentação do libcudf (C++/CUDA)
• Comunidade RAPIDS: obtenha ajuda, contribua e colabore.

Consulte a página de instalação do RAPIDS para obter as informações e comandos mais atualizados para instalar o cuDF e outros pacotes RAPIDS.

Instalação

Requisitos CUDA/GPU

• CUDA 11.2+
• Controlador NVIDIA 450.80.02+
• Arquitetura Volta ou melhor (Capacidade de computação >=7,0)

Pip

cuDF pode ser instalado via pip do NVIDIA Python Package Index. Certifique-se de selecionar o pacote cuDF apropriado dependendo da versão principal do CUDA disponível em seu ambiente:

Para CUDA 11.x:

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

Para CUDA 12.x:

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

Conda

cuDF pode ser instalado com conda (via miniforge) do canal rapidsai :

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

Também fornecemos pacotes Conda noturnos criados a partir do HEAD de nosso ramo de desenvolvimento mais recente.

Nota: cuDF é compatível apenas com Linux e com Python versões 3.10 e posteriores.

Consulte o guia de instalação do RAPIDS para obter mais informações sobre o sistema operacional e a versão.

Construir/instalar a partir da fonte

Consulte as instruções de construção.

Contribuindo

Consulte nosso guia para contribuir com cuDF.