在 GPU 上使用 CuDF 处理 Pandas 数据帧

本文作者介绍了Nvidia Rapids中的QDF库，这是一个GPU加速的数据帧库，可以显著提升Pandas的性能。作者指出，过去使用QDF需要完全替换Pandas，并且所有操作都需要在QDF中进行，这使得QDF在实际应用中几乎不可用。然而，Nvidia最近推出了一个新的方法，只需要在运行脚本时添加一个模块标志，即可启用QDF加速。作者还指出，在使用QDF时，有时需要明确指定数据类型，否则可能会出现问题。作者通过一个实际案例展示了QDF加速的效果，结果表明QDF的性能比Pandas高出几个数量级。最后，作者总结说，QDF是一个非常实用的库，可以显著提升Pandas的性能，建议所有使用Pandas的用户都尝试使用QDF。

CuDF Pandas 加速器的概述和一些快速示例，以及它在数据分析中比普通 Pandas 快多少。Rapids 的 Colab 演示：https://nvda.ws/3LWggQjAI 和数据科学虚拟峰会：https://nvda.ws/3ZR3wjL本视频中的笔记本：https://gist.github.com/Sentdex/469c30385d06719519af13125db85edc安装 CuDF：pip install cudf-cu11 --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com (或 cu12)从零开始的神经网络书籍：https://nnfs.io