#DataFrame# 是一个用于统计、金融和机器学习分析的C++库，以高效且可扩展的 C++ 实现了所有Pandas/R data.frame功能。它具有数据切片、分组等功能，以及丰富的统计、金融和ML算法集合。此外，还能以访问者的形式添加自定义算-CSDN社区

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2021-07-27 15:19:53

#DataFrame# 是一个用于统计、金融和机器学习分析的C++库，以高效且可扩展的 C++ 实现了所有Pandas/R data.frame功能。它具有数据切片、分组等功能，以及丰富的统计、金融和ML算法集合。此外，还能以访问者的形式添加自定义算法，就像是提供了一个完整的C++模型研究/开发“框架”。github.com/hosseinmoein/DataFrame

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内存中不变数据管理器 Vineyard是一个内存中不变数据管理器，可为大数据任务（例如图形分析（例如），数值计算）中的分布式数据提供开箱即用的高级抽象和零拷贝内存中共享（例如，）和机器学习。 Vineyard旨在实现大数据系统之间的零拷贝数据共享。让我们从进行的典型机器学习任务开始。我们可以看到该任务分为多个工作步骤：首先，我们以pandas.DataFrame从文件系统中读取数据。然后，我们应用一些预处理作业，例如消除数据框的空值。之后，我们定义模型，并在PyTorch中的已处理数据帧上训练模型。最后，评估模型的性能。在单台机器上，尽管pandas和PyTorch是针对不同任务的两个不同系统，但可以在它们之间高效地共享数据，而无需支付额外费用，而所有事情都可以在单个python脚本中端到端进行。如果输入数据太大而无法在一台计算机上处理该怎么办？如图左侧所示，

内存中不变数据管理器 Vineyard是一个内存中不变数据管理器，可为大数据任务（例如图形分析（例如），数值计算）中的分布式数据提供开箱即用的高级抽象和零拷贝内存中共享（例如，）和机器学习。 Vineyard旨在实现大数据系统之间的零拷贝数据共享。让我们从进行的典型机器学习任务开始。我们可以看到该任务分为多个工作步骤：首先，我们以pandas.DataFrame从文件系统中读取数据。然后，我们应用一些预处理作业，例如消除数据框的空值。之后，我们定义模型，并在PyTorch中的已处理数据帧上训练模型。最后，评估模型的性能。在单台机器上，尽管pandas和PyTorch是针对不同任务的两个不同系统，但可以在它们之间高效地共享数据，而无需支付额外费用，而所有事情都可以在单个python脚本中端到端进行。如果输入数据太大而无法在一台计算机上处理该怎么办？如该图左侧所示，一种常见的做法

Dateframe C++数据处理

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Python作为一款面向对象、跨平台并且开源的计算机语言，是机器学习实践的首选工具。入门Python机器学习应从了解并掌握Python的Numpy、Pandas、Matplotlib包开始。学习Python和完成机器学习实践的有效途径是：以特定的机器学习应用场景和数据作为出发点，沿着由浅入深的数据分析脉络，以逐个解决数据分析实际问题为目标，逐步展开对Python的学习和机器学习的实践。

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