Python GPU DataFrame庫cuDF介紹

cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加載、連接、聚合、過濾和其他數(shù)據(jù)操作。

cuDF介紹

cuDF是一個基于Apache Arrow列內(nèi)存格式的Python GPU DataFrame庫，用于加載、連接、聚合、過濾和其他數(shù)據(jù)操作。cuDF還提供了類似于pandas的API。

相關(guān)框架介紹

cuDF:cuDF是一個Python GPU DataFrame庫，它基于Apache Arrow的列式內(nèi)存格式，用于加載、連接、聚合、過濾和以類似pandas的DataFrame風(fēng)格API操縱表格數(shù)據(jù)。它允許數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家通過類似于pandas的API輕松加速其工作流程，而無需深入研究CUDA編程的細(xì)節(jié)。cuDF的設(shè)計旨在在GPU上處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提供了對數(shù)據(jù)處理任務(wù)的高性能支持。

Dask:Dask是一個靈活的Python并行計算庫，使得在工作流程中平滑而簡單地實現(xiàn)規(guī)?；Ｔ?a href="http://srfitnesspt.com/v/tag/132/" target="_blank">CPU上，Dask使用Pandas來并行執(zhí)行DataFrame分區(qū)上的操作。它允許用戶以更大規(guī)模處理數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮計算資源，而無需對代碼進(jìn)行大規(guī)模更改。

Dask-cuDF:Dask-cuDF在需要的情況下擴(kuò)展Dask，以允許其DataFrame分區(qū)使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame進(jìn)行處理。例如，當(dāng)調(diào)用dask_cudf.read_csv(...)時，集群的GPU通過調(diào)用cudf.read_csv()來執(zhí)行解析CSV文件的工作。這使得在GPU上利用cuDF的高性能數(shù)據(jù)處理能力，從而加速大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

cuDF和Pandas比較

cuDF是一個DataFrame庫，它與Pandas API密切匹配，但直接使用時并不是Pandas的完全替代品。在API和行為方面，cuDF和Pandas之間存在一些差異。以下是cuDF和Pandas之間的相似之處和差異的對比：

支持的操作：

cuDF支持許多與Pandas相同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作，包括Series、DataFrame、Index等，以及它們的一元和二元操作、索引、過濾、連接、分組和窗口操作等。

數(shù)據(jù)類型：

cuDF支持Pandas中常用的數(shù)據(jù)類型，包括數(shù)值、日期時間、時間戳、字符串和分類數(shù)據(jù)類型。此外，cuDF還支持用于十進(jìn)制、列表和“結(jié)構(gòu)”值的特殊數(shù)據(jù)類型。

缺失值：

與Pandas不同，cuDF中的所有數(shù)據(jù)類型都是可為空的，意味著它們可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。

迭代：

在cuDF中，不支持對Series、DataFrame或Index進(jìn)行迭代。因為在GPU上迭代數(shù)據(jù)會導(dǎo)致極差的性能，GPU優(yōu)化用于高度并行操作而不是順序操作。

結(jié)果排序：

默認(rèn)情況下，cuDF中的join（或merge）和groupby操作不保證輸出排序。與Pandas相比，需要顯式傳遞sort=True或在嘗試匹配Pandas行為時啟用mode.pandas_compatible選項。

浮點(diǎn)運(yùn)算：

cuDF利用GPU并行執(zhí)行操作，因此操作的順序不總是確定的。這影響浮點(diǎn)運(yùn)算的確定性，因為浮點(diǎn)運(yùn)算是非關(guān)聯(lián)的。在比較浮點(diǎn)結(jié)果時，建議使用cudf.testing模塊提供的函數(shù)，允許您根據(jù)所需的精度比較值。

列名：

與Pandas不同，cuDF不支持重復(fù)的列名。最好使用唯一的字符串作為列名。

沒有真正的“object”數(shù)據(jù)類型：

與Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”數(shù)據(jù)類型，用于存儲任意Python對象的集合。

.apply()函數(shù)限制：

cuDF支持.apply()函數(shù)，但它依賴于Numba對用戶定義的函數(shù)（UDF）進(jìn)行JIT編譯并在GPU上執(zhí)行。這可以非?？焖?，但對UDF中允許的操作施加了一些限制。

何時使用cuDF和Dask-cuDF

cuDF:

當(dāng)您的工作流在單個GPU上足夠快，或者您的數(shù)據(jù)在單個GPU的內(nèi)存中輕松容納時，您會希望使用cuDF。

當(dāng)數(shù)據(jù)量不大，可以在單個GPU內(nèi)存中處理時，cuDF提供了對單個GPU上高性能數(shù)據(jù)操作的支持。

Dask-cuDF:

當(dāng)您希望在多個GPU上分布您的工作流程時，或者您的數(shù)據(jù)量超過了單個GPU內(nèi)存的容量，或者希望同時分析許多文件中分布的數(shù)據(jù)時，您會希望使用Dask-cuDF。

Dask-cuDF允許您在分布式GPU環(huán)境中進(jìn)行高性能的數(shù)據(jù)處理，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)集太大，無法容納在單個GPU內(nèi)存中時。

cuDF代碼案例

審核編輯：湯梓紅