hosseinmoein/DataFrame

解决的问题

它提供了一个高性能的内存中 C++ 表格数据分析容器，消除了与基于 Python 的工具（如 Pandas 或 Polars）相关的开销。它允许开发人员直接在 C++ 中进行复杂的数据探索、转换和统计分析，重点关注内存效率和执行速度。

工作原理

DataFrame 实现了一个模板化的异构容器，其中列被视为一等公民。与传统的电子表格不同，它通过允许列包含其他容器或 DataFrame 来支持多维数据。为了实现性能最大化，它确保列数据存储在连续内存中，避免不必要的数据复制，并在处理大型数据集时在整个 API 中利用广泛的多线程。

适用对象

专为需要高效表格数据处理以进行统计、机器学习或金融应用的数据科学家、量化交易员和 C++ 开发人员设计。

亮点

• 高级数据操作：支持切片、连接 (join)、合并 (merge)、分组、交叉制表和透视。
• 内置分析算法：包含用于基础统计 (Mean, STDEV)、高级分析 (PCA, FFT, Polynomial Fit) 和交易指标的广泛 "visitors"。
• 类型灵活性：支持任何内置或用户定义类型，无需额外代码。
• 高效率：针对大型数据集进行了优化，重点关注连续内存布局和最小的指针追踪。