cudf

cuDF - GPU 資料幀

？ cuDF 現在可以用作 pandas 的無代碼更改加速器！要了解更多信息，請參閱這裡！

cuDF（發音為「KOO-dee-eff」）是一個 GPU DataFrame 函式庫，用於載入、連接、聚合、過濾和以其他方式操作資料。 cuDF 利用 libcudf（一個超快速的 C++/CUDA 資料幀庫）和 Apache Arrow 列格式來提供 GPU 加速的 pandas API。

您可以直接匯入cudf並像pandas一樣使用它：

 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 ())

或者，您可以使用cudf.pandas將 cuDF 用作 pandas 的無代碼變更加速器。 cudf.pandas支援 100% 的 pandas API，利用 cuDF 進行支援的操作，並在需要時回退到 pandas：

 % 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 ())

資源

• 立即嘗試 cudf.pandas：在 Google Colab 上的免費 GPU 實例上探索cudf.pandas ！
• 安裝：有關安裝 cuDF 和其他 RAPIDS 庫的說明。
• cudf (Python) 文檔
• libcudf (C++/CUDA) 文檔
• RAPIDS 社群：取得協助、貢獻和協作。

有關安裝 cuDF 和其他 RAPIDS 軟體包的最新資訊和命令，請參閱 RAPIDS 安裝頁面。

安裝

CUDA/GPU 需求

• CUDA 11.2+
• NVIDIA 驅動程式 450.80.02+
• Volta 架構或更好（運算能力 >=7.0）

點

cuDF 可以透過 NVIDIA Python 套件索引中的pip安裝。請務必根據您的環境中可用的 CUDA 主要版本選擇適當的 cuDF 套件：

對於 CUDA 11.x：

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

對於 CUDA 12.x：

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

康達

cuDF 可以使用來自rapidsai頻道的conda（透過miniforge）安裝：

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

我們還提供從我們最新開發分支的 HEAD 構建的每晚 Conda 軟體包。

注意：cuDF 僅在 Linux 上以及 Python 版本 3.10 及更高版本上支援。

有關更多作業系統和版本信息，請參閱 RAPIDS 安裝指南。

從原始碼建置/安裝

請參閱建置說明。

貢獻

請參閱我們的 cuDF 貢獻指南。