DataFrame: 现代C++中的强大数据分析工具

Ray

DataFrame

DataFrame简介

DataFrame是一个用C++实现的强大数据分析库,专为统计、金融和机器学习分析而设计。它采用现代C++语言特性,使用原生类型和连续内存存储,为数据科学家和分析师提供了高效的数据处理能力。

作为一个开源项目,DataFrame在GitHub上已获得2.4k+的星标和300+的分支,显示出其在数据分析社区中的受欢迎程度。该项目遵循BSD-3条款许可证,允许用户自由使用、修改和分发。

DataFrame GitHub仓库截图

DataFrame的主要特性

高性能: 使用原生C++类型和连续内存存储,确保数据处理的高效性。
灵活性: 支持多种数据类型,包括数值、字符串、日期时间等。
丰富的功能: 提供广泛的数据操作和分析函数,如排序、过滤、聚合、统计等。
易于使用: 设计简洁的API,使得数据操作直观且易于理解。
跨平台: 支持主流操作系统,包括Windows、Linux和macOS。
无外部依赖: 纯C++实现,无需额外的第三方库。

DataFrame的应用场景

DataFrame库适用于多种数据分析场景,包括但不限于:

金融数据分析
时间序列处理
统计建模
机器学习数据预处理
科学计算
大数据处理

如何开始使用DataFrame

要开始使用DataFrame,您可以按照以下步骤操作:

克隆GitHub仓库:

git clone https://github.com/hosseinmoein/DataFrame.git

构建项目:

cd DataFrame
mkdir build
cd build
cmake ..
make

在您的C++项目中包含DataFrame头文件:
```
#include <DataFrame/DataFrame.h>
```

开始使用DataFrame进行数据分析:

hmdf::DataFrame<unsigned long> df;

// 添加数据列
df.load_column("Col1", std::vector<double>{1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0});
df.load_column("Col2", std::vector<int>{10, 20, 30, 40, 50});

// 进行数据操作
auto mean = df.get_column<double>("Col1").mean();
auto sum = df.get_column<int>("Col2").sum();