Relevant dataframe libraries
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Esamina innanzitutto le pagine delle librerie elencate e l’issue collegata di pydata-apis/array-api. Documenta la struttura dell’API di ciascuna libreria e l’impatto delle scelte relative all’API di dataframe; il lavoro sarà completo quando saranno raccolte le librerie pertinenti e le loro implicazioni per le future decisioni di progettazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
This issue is meant to collect libraries that we should be aware of and perhaps take into account (data on how their API looks, impact of choices on those libraries, etc.).
- Pandas
- Dask
- cuDF
- Modin
- Vaex
- Turi Create
- Apache Arrow
- Koalas
- Xarray
- PySpark
- Grizzly
- Xframe
- Riptide
- mars
- StaticFrame
- dexplo
- datatable (Python analogue of R's data.table library)
- Eland
See https://github.com/pydata-apis/array-api/issues/3 for relevant array libraries.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 106
- Fork
- 22
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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