Python GPU DataFrame庫cuDF介紹

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

cuDF介紹

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

相關框架介紹

cuDF:cuDF是一個Python GPU DataFrame庫，它基于Apache Arrow的列式內存格式，用于加載、連接、聚合、過濾和以類似pandas的DataFrame風格API操縱表格數據。它允許數據工程師和數據科學家通過類似于pandas的API輕松加速其工作流程，而無需深入研究CUDA編程的細節。cuDF的設計旨在在GPU上處理大規模數據集，提供了對數據處理任務的高性能支持。

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規?；?。在CPU上，Dask使用Pandas來并行執行DataFrame分區上的操作。它允許用戶以更大規模處理數據，充分發揮計算資源，而無需對代碼進行大規模更改。

Dask-cuDF:Dask-cuDF在需要的情況下擴展Dask，以允許其DataFrame分區使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame進行處理。例如，當調用dask_cudf.read_csv(...)時，集群的GPU通過調用cudf.read_csv()來執行解析CSV文件的工作。這使得在GPU上利用cuDF的高性能數據處理能力，從而加速大規模數據處理任務。

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相同的數據結構和操作，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。

數據類型：

cuDF支持Pandas中常用的數據類型，包括數值、日期時間、時間戳、字符串和分類數據類型。此外，cuDF還支持用于十進制、列表和“結構”值的特殊數據類型。

缺失值：

與Pandas不同，cuDF中的所有數據類型都是可為空的，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進行迭代。因為在GPU上迭代數據會導致極差的性能，GPU優化用于高度并行操作而不是順序操作。

結果排序：

默認情況下，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。

浮點運算：

cuDF利用GPU并行執行操作，因此操作的順序不總是確定的。這影響浮點運算的確定性，因為浮點運算是非關聯的。在比較浮點結果時，建議使用cudf.testing模塊提供的函數，允許您根據所需的精度比較值。

列名：

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

沒有真正的“object”數據類型：

與Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”數據類型，用于存儲任意Python對象的集合。

.apply()函數限制：

cuDF支持.apply()函數，但它依賴于Numba對用戶定義的函數（UDF）進行JIT編譯并在GPU上執行。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:

當您的工作流在單個GPU上足夠快，或者您的數據在單個GPU的內存中輕松容納時，您會希望使用cuDF。

當數據量不大，可以在單個GPU內存中處理時，cuDF提供了對單個GPU上高性能數據操作的支持。

Dask-cuDF:

當您希望在多個GPU上分布您的工作流程時，或者您的數據量超過了單個GPU內存的容量，或者希望同時分析許多文件中分布的數據時，您會希望使用Dask-cuDF。

Dask-cuDF允許您在分布式GPU環境中進行高性能的數據處理，特別是當數據集太大，無法容納在單個GPU內存中時。

cuDF代碼案例

審核編輯：湯梓紅