Biblioteca de DataFrame acelerada por GPU para datos tabulares, con una API similar a pandas y un acelerador para pandas que no requiere cambios en el código.
cuDF es una biblioteca de DataFrame acelerada por GPU para procesar datos tabulares. Su paquete de Python replica la API de pandas, por lo que el código escrito para pandas puede ejecutarse en GPU de NVIDIA con cambios mínimos. El núcleo es libcudf, una biblioteca CUDA C++ basada en estructuras de datos compatibles con Apache Arrow y algoritmos fundamentales para tablas.
El proyecto se divide en varios paquetes. cudf ofrece la API de DataFrame al estilo de pandas, y cudf.pandas puede acelerar scripts de pandas sin modificar o notebooks de Jupyter al ejecutarlos en la GPU. pylibcudf proporciona bindings de Cython para libcudf, dask-cudf ofrece un backend de GPU para Dask DataFrames y cudf-polars añade un motor de GPU para consultas lazy de Polars.
La instalación está disponible mediante pip (con sufijos según la versión de CUDA, como cu12 o cu13) y conda desde los canales de RAPIDS; también se ofrecen compilaciones nightly. Forma parte de la suite de bibliotecas CUDA-X de NVIDIA y otros proyectos, como un plugin acelerador para Spark y Velox-cuDF, se basan en ella.
Instala el paquete cudf para CUDA 12 con pip
pip install cudf-cu12Importa cudf y úsalo como pandas: lee un archivo parquet y ejecuta un groupby
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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