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Feature Request: Data Frames

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
pandas, python
Ambito
data

Direzione di ricerca

Non sono indicati file o test. Inizia esaminando gli ArrayFire Python bindings e il supporto esistente per le strutture dati, quindi confrontalo con le operazioni pandas richieste: caricamento e scrittura degli headers, filtraggio, funzioni per riga e ordinamento dei timestamp. Done dovrebbe definire concretamente quali operazioni sono supportate e un piano di implementazione concordato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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,

Lingua principale
Python
Stelle
422
Fork
63
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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