hosseinmoein/DataFrame

解決する課題

PandasやPolarsのようなPythonベースのツールに伴うオーバーヘッドを排除し、テーブルデータ分析のための高性能なインメモリC++コンテナを提供します。開発者は、メモリ効率と実行速度に重点を置き、C++内で直接、複雑なデータ探索、変換、統計分析を行うことができます。

仕組み

DataFrameは、列が第一級オブジェクトとして扱われるテンプレート化されたヘテロジニアスなコンテナを実装しています。従来の表計算ソフトとは異なり、列が他のコンテナやDataFrameを含むことを許可することで、多次元データをサポートします。パフォーマンスを最大化するために、列データが連続したメモリに保存されることを保証し、不要なデータコピーを避け、大規模なデータセットに対してAPI全体で広範なマルチスレッドを利用します。

対象者

統計、機械学習、または金融アプリケーションのために効率的なテーブルデータ処理を必要とするデータサイエンティスト、クオンツトレーダー、およびC++開発者向けに設計されています。

ハイライト

• 高度なデータ操作: スライシング、結合（join）、マージ、グルーピング、クロス集計、ピボットをサポート。
• 組み込みの分析アルゴリズム: 基本統計量（Mean, STDEV）、高度な分析（PCA, FFT, Polynomial Fit）、およびトレーディング指標のための幅広い「visitor」を含みます。
• 型の柔軟性: 追加のコードを必要とせずに、組み込み型またはユーザー定義型のいずれもサポートします。
• 高い効率性: 連続したメモリレイアウトと最小限のポインタ追跡に重点を置き、大規模なデータセット向けに最適化されています。