推荐：Daft - 复杂数据处理的分布式Python DataFrame库

推荐：Daft - 复杂数据处理的分布式Python DataFrame库

DaftThe Python DataFrame for Complex Data项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Daft

1、项目介绍

Daft 是一款创新的、处于Beta阶段的开放源代码DataFrame库，专为Python和机器学习工作负载设计。它提供了快速、直观且可扩展的数据操作体验，尤其适合处理复杂数据类型如图像、音频、视频等。

2、项目技术分析

• 多模态支持：Daft的列可以存储任何Python对象，允许它支持丰富的复杂数据类型。
• 交互式开发：在Jupyter笔记本环境中，Daft通过智能缓存和查询优化加速实验和数据探索过程。
• 分布式计算：与Ray的集成使得Daft能够在大型集群上运行，利用数千个CPU和GPU处理大数据集。

3、项目及技术应用场景

应用场景：

• 数据科学家和数据工程师用于复杂数据预处理和特征工程。
• AI研究者处理包含多媒体数据的训练集。
• 机器学习团队进行大规模模型训练时加载和转换数据。

技术应用：

• 数据清洗：高效地从各种来源（包括URL和云存储）加载并清洗数据。
• 机器学习：直接在DataFrame中处理图像、嵌入和其他复杂数据作为特征。
• 大数据分析：利用Ray的分布式计算能力处理超出本地资源限制的大数据集。

4、项目特点

1. 灵活的数据类型：不仅仅是数字、字符串和日期，还包括图像、嵌入和其他Python对象。
2. 高性能：在交互式环境中的快速响应和优化性能。
3. 易用性：简单的API使得加载、转换和操作复杂数据变得轻松。
4. 分布式架构：无缝对接Ray，实现大规模数据处理。

快速启动示例

import daft

# 从S3桶加载图片文件路径
df = daft.from_glob_path("s3://daft-public-data/laion-sample-images/*")

# 下载图像URL为字节流，然后解码为图像列
df = df.with_column("image", df["path"].url.download().image.decode())

# 将图像重置为32x32
df = df.with_column("resized", df["image"].image.resize(32, 32))

df.show(3)

查看快速启动图例

结语

如果你在寻找一个能够轻松处理复杂数据的强大工具，那么Daft无疑是值得尝试的选择。立即安装并开始你的数据探索之旅吧！

安装命令：

pip install getdaft

更多详细信息，请访问Daft的官方网站和文档。不要错过我们的10分钟快速教程，让你迅速熟悉Daft的核心功能。

DaftThe Python DataFrame for Complex Data项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Daft