NVIDIA/cudf

これは何？

主な機能

• 01pandasと高い互換性を持つDataFrame APIを提供します。
• 02`python -m cudf.pandas`を使って、変更していないpandasコードを高速化します。
• 03engine="gpu"を指定すると、Polarsの遅延クエリ向けGPUエンジンを利用できます。
• 04dask-cudfを通じて、Dask DataFrame向けのGPUバックエンドを提供します。
• 05CUDA C++で実装され、Apache Arrow互換の列指向データ構造を基盤としています。

ユースケース

• 既存のpandasデータ処理スクリプトを書き換えずに、NVIDIA GPU上で高速化する。
• Pythonで表形式データに対する大規模なgroupby、filter、集計処理を実行する。
• DaskやPolarsのパイプラインにGPU高速化を追加する。
• libcudfを基盤に、GPU高速化されたSQLエンジンやデータ処理エンジンを構築する。

クイックスタート

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   pipでCUDA 12用のcudfパッケージをインストールする

   pip install cudf-cu12
2. 2

   cudfをインポートし、pandasと同じように使って、parquetファイルを読み込みgroupbyを実行する

使う前に知っておきたいこと

• !互換性のあるドライバーとCUDAバージョンを備えたNVIDIA GPUが必要です。
• !PyPIからインストールする場合は、-cu##サフィックスでCUDAのメジャーバージョンを一致させる必要があります。

収録されている特集

トピック

よくある質問

cudf とは？

表形式データ向けのGPU高速化DataFrameライブラリ。pandas風APIと、コード変更不要のpandas高速化機能を提供します。 cuDFは、表形式データを処理するためのGPU高速化DataFrameライブラリです。Pythonパッケージはpandas APIを踏襲しているため、pandas向けに書かれたコードを最小限の変更でNVIDIA GPU上で実行できます。中核となるlibcudfは、Apache Arrow互換のデータ構造とテーブル向けの基本アルゴリズムを備えたCUDA C++ライブラリです。

cudf は無料で使えますか？ライセンスは？

cudf は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

cudf は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。cudf の最終コミットは 2026年11月7日 です。

cudf は何に使えますか？

既存のpandasデータ処理スクリプトを書き換えずに、NVIDIA GPU上で高速化する。 Pythonで表形式データに対する大規模なgroupby、filter、集計処理を実行する。 DaskやPolarsのパイプラインにGPU高速化を追加する。 libcudfを基盤に、GPU高速化されたSQLエンジンやデータ処理エンジンを構築する。

cudf のインストール方法は？

pipでCUDA 12用のcudfパッケージをインストールする: pip install cudf-cu12 cudfをインポートし、pandasと同じように使って、parquetファイルを読み込みgroupbyを実行する

cudf はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/NVIDIA/cudf