Biblioteca Python para carregar, estruturar, gerar embeddings e explorar visualmente grafos grandes, com aceleração opcional por GPU via RAPIDS e o analisador visual do Graphistry.
2,6 mil+1 esta semana232PythonBSD-3-ClauseAtualizado há 4 dias
NVIDIA/cudf
Biblioteca de DataFrames acelerada por GPU para dados tabulares, com API semelhante à do pandas e acelerador que não exige alterações no código.
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- há 20 horas
O que é?
cuDF é uma biblioteca de DataFrames acelerada por GPU para processar dados tabulares. Seu pacote Python espelha a API do pandas, permitindo executar em GPUs NVIDIA, com alterações mínimas, código escrito para pandas. O núcleo é o libcudf, uma biblioteca CUDA C++ baseada em estruturas de dados compatíveis com Apache Arrow e em algoritmos fundamentais para tabelas.
O projeto é dividido em vários pacotes. cudf oferece a API de DataFrame no estilo do pandas, e cudf.pandas pode acelerar scripts pandas sem alterações ou notebooks Jupyter, executando-os na GPU. pylibcudf oferece bindings Cython para libcudf, dask-cudf fornece um backend de GPU para Dask DataFrames, e cudf-polars adiciona um mecanismo de GPU para consultas lazy do Polars.
A instalação está disponível via pip (com sufixos de versão do CUDA, como cu12 ou cu13) e conda pelos canais RAPIDS; também há builds noturnos. O projeto faz parte da suíte de bibliotecas CUDA-X da NVIDIA, e outros projetos, como um plugin acelerador para Spark e Velox-cuDF, são desenvolvidos com base nele.
Recursos principais
- 01Oferece uma API de DataFrame amplamente compatível com pandas.
- 02cudf.pandas acelera código pandas sem alterações via `python -m cudf.pandas`.
- 03Inclui um mecanismo de GPU para consultas lazy do Polars via engine="gpu".
- 04Oferece um backend de GPU para Dask DataFrames por meio do dask-cudf.
- 05Desenvolvido com estruturas de dados colunares compatíveis com Apache Arrow em CUDA C++.
Casos de uso
- Acelerar scripts existentes de processamento de dados em pandas em GPUs NVIDIA, sem reescrevê-los.
- Executar cargas de trabalho grandes de groupby, filtragem e agregação em dados tabulares com Python.
- Adicionar aceleração por GPU a pipelines de Dask ou Polars.
- Desenvolver mecanismos de SQL ou de processamento de dados acelerados por GPU com base no libcudf.
Início rápido
- 1
Instale o pacote cudf para CUDA 12 com pip
pip install cudf-cu12 - 2
Importe cudf e use-o como o pandas: leia um arquivo parquet e execute um groupby
Antes de usar
- É necessária uma GPU NVIDIA com um driver e uma versão do CUDA compatíveis.
- Para instalar pelo PyPI, é preciso corresponder à versão principal do CUDA usando o sufixo -cu##.
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Perguntas frequentes
- O que é cudf?
- Biblioteca de DataFrames acelerada por GPU para dados tabulares, com API semelhante à do pandas e acelerador que não exige alterações no código. cuDF é uma biblioteca de DataFrames acelerada por GPU para processar dados tabulares. Seu pacote Python espelha a API do pandas, permitindo executar em GPUs NVIDIA, com alterações mínimas, código escrito para pandas. O núcleo é o libcudf, uma biblioteca CUDA C++ baseada em estruturas de dados compatíveis com Apache Arrow e em algoritmos fundamentais para tabelas.
- cudf é gratuito? Qual é a licença?
- cudf é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- cudf ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de cudf foi em 5 de nov. de 2026.
- Para que posso usar cudf?
- Acelerar scripts existentes de processamento de dados em pandas em GPUs NVIDIA, sem reescrevê-los. Executar cargas de trabalho grandes de groupby, filtragem e agregação em dados tabulares com Python. Adicionar aceleração por GPU a pipelines de Dask ou Polars. Desenvolver mecanismos de SQL ou de processamento de dados acelerados por GPU com base no libcudf.
- Como instalar cudf?
- Instale o pacote cudf para CUDA 12 com pip: pip install cudf-cu12 Importe cudf e use-o como o pandas: leia um arquivo parquet e execute um groupby
- Onde consigo cudf?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/NVIDIA/cudf
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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