datamol

基于RDKit的高效分子处理Python库

datamol 分子处理 RDKit Python库化学信息学 Github 开源项目

datamol是一个基于RDKit的Python库，专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持，同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置，datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务，使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件，适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口，同时保持性能和灵活性，使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。

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介绍相关项目

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DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。

datamodel-code-generator - 多格式支持的Python数据模型代码生成工具

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datamodel-code-generator是一款Python数据模型代码生成工具，支持从OpenAPI、JSON Schema、GraphQL等格式生成Pydantic、dataclasses等模型。它可以读取本地文件、URL或多种数据格式作为输入，并提供自定义输出选项。该工具安装简便，使用灵活，在多个开源项目中得到应用，有效简化了数据模型开发流程。

Morph - 基于AI的数据处理和分析协作平台

AI工具AI辅助Morph数据分析数据可视化数据处理

Morph是一个创新的AI数据协作平台，为组织提供智能化的数据处理和分析解决方案。该平台利用先进的AI技术，使用户能够轻松地从多个来源汇总数据、进行分析并导出至所需平台，无需编写代码。Morph整合了数据仓库连接、SQL数据库实时连接、SQL查询、Python编程、数据可视化和洞察报告等核心功能。其AI助手能够生成SQL查询、创建图表、总结数据，并提供交互式支持和自动错误修正。平台支持从多种工具导入数据，构建数据管道，并实现自动化运行，适合各类数据团队使用。Morph致力于简化数据处理流程，提高组织数据利用效率，充分发挥数据价值。

data-juicer - 大语言模型数据处理系统，提供多模态数据支持

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Data-Juicer 是一款强大的一站式数据处理系统，专为大语言模型设计。它支持多模态数据处理，具有80多种操作符和20多个配置方案，提供高效且并行的数据处理能力。其友好的用户体验和全面的文档，使其成为生产环境中的优选方案。

marshmallow - Python数据类型转换与验证工具

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marshmallow是一个Python库，用于复杂数据类型的转换和验证。它支持对象序列化、反序列化和数据验证，可与多种ORM/ODM和框架集成。开发者能通过简洁的API处理复杂数据结构，将应用对象转换为Python原生类型，支持JSON等格式输出。适用于API开发和数据处理，提高数据处理效率。

meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库

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Meerkat是一个开源的Python库，专为可视化、探索和注释各类数据集而设计，特别适合处理非结构化数据类型（如文本、PDF、图像和视频）。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合，无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型，实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件，适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。

mihomo - 星穹铁道数据解析Python库

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mihomo是一个针对崩坏：星穹铁道游戏数据的Python解析库。该库使用Pydantic模型，提供类型提示和自动补全功能，可解析Mihomo API的游戏数据。支持V1和V2数据格式，提供去重和数据合并等工具函数。mihomo还具备数据持久化功能，便于开发者进行数据存储和读取。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

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deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

LAMBDA - LAMBDA：无代码多代理数据分析系统，集成大模型与自然语言技术

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LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统，通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块（编程和检查代理）生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面，允许直接干预操作过程，大幅提升数据科学实践和分析模式。

PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库

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PyEMD是一个功能全面的Python库，专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种，如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN)，并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法，适用于信号处理和数据分析。此外，PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能，为研究提供了更多可能性。

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