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datacompy

多框架支持的开源数据比较库

DataComPy是一个开源的Python数据比较库,支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能,包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装,并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口,适用于数据分析和质量控制。

datajoint-python - 基于关系原则的科学工作流管理框架 DataJoint
DataJointGithubPython框架关系数据模型开源项目数据管理科学工作流管理
DataJoint for Python作为开源科学工作流管理框架,基于关系数据模型设计。框架提供一致的数据组织、计算和查询方法,适用于处理大规模实验数据。项目始于2009年,现已被多个实验室采用。DataJoint支持简便安装,提供完善的文档和教程资源,并包含针对神经科学的示例管道。该框架致力于优化数据处理流程,提高科研工作效率。
discopy - Python工具包用于字符串图计算和量子自然语言处理
DisCoPyGithub字符串图开源项目形式语法计算工具量子计算
DisCoPy是一个用于字符串图计算的Python工具包,提供自由匕首范畴结构、平面字符串图、多种图形语言层次结构和图像处理功能。它支持图形组合、绘制和重写,并能够生成Python代码、构建张量网络和实现形式文法。此外,DisCoPy与多种量子计算和优化工具接口,适用于量子自然语言处理和图形代数研究。
DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具
DataDreamerGithubPython库合成数据生成开源开源项目模型训练
DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库,专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流,适用于各种大语言模型。该工具简单易用,且达到研究级别,兼具高效性和可复现性,支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户,都可以轻松发布数据集和模型。
datamapplot - Python库实现数据地图的高质量可视化
DataMapPlotGithubPython库交互式绘图开源项目数据可视化数据地图
DataMapPlot是一个用于创建数据地图可视化的Python库。它可生成适用于演示、海报和论文的静态或简单交互式数据地图图表。用户只需标记数据点簇,库即可自动处理剩余工作。DataMapPlot提供多种自定义选项,包括暗色模式、字体和颜色映射等。其核心功能集中在create_plot和create_interactive_plot两个函数上,使用简便。该工具适合各类数据可视化需求,尤其适用于科研成果展示。
delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议,用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享,使用REST API安全共享云数据集,通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据,无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程,使数据共享更加高效便捷。
datacap - 多源数据管理与分析可视化平台
DataCapGithub开源项目数据可视化数据库连接器数据转换数据集成
DataCap是一个开源的数据管理与分析平台,支持多种数据源和数据库类型。该平台集成了数据转换、集成和可视化功能,能够高效处理大数据、关系型和NoSQL数据库。DataCap提供丰富的数据库连接器,包括ClickHouse、MySQL和PostgreSQL等主流数据库,方便用户进行多源数据管理、转换、图表制作和监控。
datatrove - 用于大规模文本数据处理和去重的开源Python库
DataTroveGithub大规模开源项目数据处理文本去重管道
DataTrove是一个开源Python库,专门用于处理、过滤和去重大规模文本数据。它提供预构建的常用处理模块和自定义功能支持。该库的处理流程可在本地或Slurm集群上运行,具有低内存消耗和多步骤设计,适合处理大型语言模型训练数据等大规模工作负载。DataTrove支持多种文件系统,为数据处理提供灵活解决方案。
PandasAI - 开源AI数据分析工具实现企业数据对话
AI工具PandasAI企业数据开源工具数据分析自然语言处理
PandasAI是一个开源AI数据分析Python库,将生成式AI能力集成到pandas中,使数据框架支持对话。用户可用自然语言查询企业数据,获取实时洞察和数据可视化。支持多种数据源,提供增强分析、可操作洞察和详细报告。PandasAI旨在简化数据分析,助力数据驱动决策,为企业提供稳定、可靠、可扩展的内部数据分析方案。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源,包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术,以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外,还包括广泛的数据分析和处理教程,适用于不同层次的数据科学研究和应用。
pystore - 快速高效的Pandas时间序列数据存储库
GithubPandasParquetPyStore开源项目数据存储时间序列
PyStore是专为Pandas时间序列数据设计的快速存储库。它利用Pandas、Numpy、Dask和Parquet技术,实现高效的数据存储和查询。支持本地文件系统,每秒可处理数百万行数据。PyStore提供集合管理、快照和元数据查询功能,适合大规模时间序列数据的存储和分析。
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