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Feature Request: Data Frames

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
pandas, python
Domaine
data

Piste de recherche

Aucun fichier ni test n’est nommé. Commencez par examiner les ArrayFire Python bindings et leur prise en charge actuelle des structures de données, puis comparez-la aux opérations pandas demandées : chargement et écriture des headers, filtrage, fonctions appliquées ligne par ligne et tri des timestamps. Done doit aboutir à un périmètre concret des opérations prises en charge et à un plan d’implémentation convenu.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Hi,
In my use case, I have data sets in parquet/CSV format which I then read into a pandas dataframe for processing.
Before starting to use ArrayFire Python, I would like to know if the following operations are at all supported.

  1. Reading a dataframe, with its headers into an ArrayFire equivalent data structure
  2. Reading a CSV, with its headers into an ArrayFire equivalent data structure
  3. Writing an ArrayFire equivalent data structure into a dataframe, with its headers
  4. Filtering as follows:
X_df['Rx_10G_1G'] = X_df.apply(lambda x: findGE(x['NE_OBJECT']), axis=1)  
def findGE (str_ne):    
    if str_ne.find('10GE-') !=-1:
        return 10000
    if str_ne.find('GE-') !=-1:
        return 1000
    else:
        return 1

  1. Filtering as follows:
    X_df=X_df[X_df['Rx_Octets']> 0.0]
    x_neg_df=X_df[X_df['RxUtilization_pct']< 0]

  2. Sorting by a time stamp based index:
    X_df = X_df.sort_index(by='ReportTime')

Many thanks,

Langage dominant
Python
Étoiles
422
Forks
63
Aucune PR mergée en 30 j

Guide de contribution

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Par où commencer

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