% Q1 L/ W2 G1 D5 n 雷锋网 AI 科技评论按，数据处理是数据工程师经常要面对的问题，今天要推荐的是一个和数据处理相关的 DataFrame 库——cuDF。
2 t! m" p0 z- I- F cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的数据帧库，它是一个 GPU DataFrame 库，可以进行加载，连接，聚合，过滤等数据操作。
4 @5 l3 v" U) L" ?/ m0 f
cuDF 提供了类似 pandas 的 API，数据工程师和数据科学家都很熟悉它们，他们可以使用它轻松地加快工作流程，而无需深入了解 CUDA 编程的细节。
0 {! M' S& }, X2 Y/ _8 F 例如，以下代码段下载 CSV，然后使用 GPU 将其解析为行和列并运行计算：
' l; D! }! e* B0 k6 u+ V; K% X import cudf, io, requests
& y$ X+ Z+ p9 N7 H
from io import StringIO
/ |" N% g! H5 l' a0 W5 _) [
url="https://github.com/plotly/datasets/raw/master/tips.csv"
) ] x6 l! S, ~- x* c
$ s* w+ F6 t7 b7 V; ^6 p content = requests.get(url).content.decode(utf-8)
6 Z# X/ }) `; v8 h( ~9 c# d tips_df = cudf.read_csv(StringIO(content))
tips_df[tip_percentage] = tips_df[tip]/tips_df[total_bill]*100
, a$ w2 Q2 i7 R
! c; }. m8 q4 s2 {0 ?
# display average tip by dining party size
3 x2 n' Y/ u! c2 @% m
print(tips_df.groupby(size).tip_percentage.mean())
# d, p. |6 n: g8 R7 m
8 y: Y ^/ {# `* q: H# r9 V! C 得到的输出为：
' f' |) y5 _4 k
8 S* C/ D: n% j' T* G, H3 r. P size
% H8 O# g& t2 K1 Z ~( M- q2 ^# }) x/ }/ J6 T) B, {
1 21.729201548727808
5 ]9 s; S. s% O! K$ D
/ Y! _+ o7 S; K: j( k4 t" m, j( q) g
2 16.571919173482897
- \6 q8 {2 u0 t
* ?5 l( C) W' G' J7 n9 g 3 15.215685473711837
) p! u# I$ ^9 `) B3 o8 P
# ~ B& a7 g5 Y* R 4 14.594900639351332
% i8 `4 C4 k* E. \8 A% I( a: s$ }. H
Y* C6 ^; h2 ^; J5 k, j! S
5 14.149548965142023
* x' N+ b0 O8 i8 q' s# G5 U5 o% {: c! c' C1 Z; y+ D+ C
6 15.622920072028379
2 D# p% P1 @& p& }' l. u
7 E% }1 D. U9 |) M8 }2 x5 l3 a Name: tip_percentage, dtype: float64
/ U) D/ h2 o% Z6 `! O9 e0 `
+ L% G! @7 K# Q2 n; x 想查看更多示例，可以浏览的完整 API 文档，或查看更详细的说明。
: m$ S) g4 }7 ~ 那么如何安装这个工具？请参阅 Demo Docker Repository，根据正在运行的 NVIDIA CUDA 版本选择一个标签。
- }& Y V% v0 w 安装
7 H8 b, o" E# o. g/ t$ G3 r
conda
! S9 S$ y( Y1 F9 u8 |. C0 |
cuDF 可以通过渠道安装 conda（miniconda，或完整的 Anaconda 发行版） rapidsai：
1 }5 S5 O( e5 E6 ^9 m) k+ x0 C4 c8 o" d
# for CUDA 9.2
0 h, \# l% W& a0 ~. n& q9 G conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \
cudf=0.6 python=3.6 cudatoolkit=9.2
: q, w m% O, f4 h
: j: K+ k8 N' c; N
# or, for CUDA 10.0
& E7 \/ q3 N5 [, B" J
conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \
; Z9 N+ x9 N4 a5 ^ cudf=0.6 python=3.6 cudatoolkit=10.0
7 A: R& R$ `* l0 Q
: T- M6 \# b X3 B
我们还提供从我们最新开发分支的尖端构建的夜间 conda 包。
) y$ @# ~" e# b) S) g
Pip
/ `5 w) ?3 \- I2 t* Q
cuDF 也可以用 PyPi 安装。
9 M3 }' j& R7 U( w4 S1 ]$ V
5 s8 W) z6 f- w2 E2 ~+ v # for CUDA 9.2
3 y$ H% m3 a; E7 B7 e/ G, l python3.6 -m pip install cudf-cuda92==0.6
6 j! d: `5 y1 C( L6 C
9 B+ E# D1 ~8 b& Q% R/ k
# or, for CUDA 10.0
l% k# w6 w1 g. G, j4 u7 P* J( v python3.6 -m pip install cudf-cuda100==0.6
) ~" |. }' h& X; O
3 y6 ]7 X3 y8 M( h) W! d$ |& K1 J! h" D 注意：只有 Linux 系统支持 cuDF，并且 Python 的版本必须是 3.6 或 3.7 版本。
7 \( X! k! ?% T( d- \4 Q% b
via : https://github.com/rapidsai/cudf
% X! ^+ ^: v# I
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: _, @% N3 A% c* U7 S
) e1 d# U: [1 {
4 i9 G# |# h" I! A. x9 l2 Z
0 l, _( x4 n; j. W+ L! [9 \. j! G+ {
3 N7 v1 s4 {/ `1 z2 [/ h
