hosseinmoein/DataFrame

解決的問題

它提供了一個高性能的記憶體內 C++ 表格數據分析容器，消除了與基於 Python 的工具（如 Pandas 或 Polars）相關的開銷。它允許開發人員直接在 C++ 中進行複雜的數據探索、轉換與統計分析，重點關注記憶體效率與執行速度。

工作原理

DataFrame 實現了一個模板化的異構容器，其中列被視為一等公民。與傳統的電子表格不同，它透過允許列包含其他容器或 DataFrame 來支援多維數據。為了實現效能最大化，它確保列數據儲存在連續記憶體中，避免不必要的數據複製，並在處理大型數據集時在整個 API 中利用廣泛的多執行緒。

適用對象

專為需要高效表格數據處理以進行統計、機器學習或金融應用的數據科學家、量化交易員與 C++ 開發人員設計。

亮點

• 進階數據操作：支援切片、連接 (join)、合併 (merge)、分組、交叉制表與樞紐分析。
• 內建分析演算法：包含用於基礎統計 (Mean, STDEV)、進階分析 (PCA, FFT, Polynomial Fit) 與交易指標的廣泛 "visitors"。
• 類型靈活性：支援任何內建或使用者定義類型，無需額外程式碼。
• 高效率：針對大型數據集進行了優化，重點關注連續記憶體佈局與最小的指標追蹤。