Awesome GitHub RepositoriesColumn Value Replacements

This project is an educational resource and a collection of instructional materials for performing data manipulation and statistical analysis using Python. It provides a comprehensive set of guides and code examples for using the Pandas, NumPy, and Matplotlib libraries to analyze structured data. The resource includes a dedicated guide for reshaping, cleaning, and aggregating tabular data and time series via Pandas, alongside a reference for high-performance vectorized operations and linear algebra using NumPy. It also features tutorials for creating publication-quality charts, distribution p

This project is a comprehensive library of practical Python code examples and patterns. It provides a collection of scripts and snippets designed to demonstrate a wide range of programming tasks, from basic syntax to advanced implementation patterns. The repository focuses on several core domains, including the implementation of concurrency and multithreading examples, data analysis snippets for cleaning and manipulating tabular data, and various data visualization examples. It also covers automation scripts for file system management and a variety of general programming patterns. Additional

Ibis is a portable Python dataframe library and multi-backend query engine that provides a unified interface for executing data transformations across diverse compute engines. It functions as a Python SQL expression compiler and dialect transpiler, allowing users to define data logic once and execute it across cloud warehouses, embedded databases, and distributed clusters without rewriting code. The project distinguishes itself through a database backend abstraction that decouples transformation logic from the underlying execution engine. It enables polyglot data workflows by mixing raw SQL s

Pinot is a distributed, columnar analytical database designed for high-concurrency, low-latency query processing. It functions as a real-time OLAP datastore, enabling interactive, user-facing analytics by ingesting and querying massive datasets from both streaming and batch sources. The system architecture relies on a centralized controller for cluster coordination and a distributed segment-based storage model to ensure horizontal scalability. The platform distinguishes itself through a hybrid ingestion pipeline that unifies real-time event streams and historical batch data into a single quer

هذا المشروع هو إطار عمل لمعالجة البيانات الجدولية عالي الأداء لـ R، مصمم للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة في الذاكرة وسرعة. يوفر هيكل بيانات محسناً يستخدم دلالات المرجع والتعديل في المكان لإجراء تحويلات معقدة دون عبء نسخ الكائنات غير الضروري. تتميز المكتبة بتحسيناتها المعمارية منخفضة المستوى، بما في ذلك المعالجة المتوازية متعددة الخيوط، والفرز القائم على الجذر، وتحليل الملفات المعينة في الذاكرة. من خلال تفريغ إجراءات معالجة البيانات والتجميع الحرجة إلى كود C مجمع، فإنه يتيح التنفيذ السريع للمهام التي قد تكون مكلفة حسابياً. يدعم محركها الأساسي عمليات علائقية متقدمة، مثل الانضمامات غير المتساوية، والمتدحرجة، والمتداخلة، إلى جانب الفهرسة الثانوية التلقائية لتسريع الوصول المتكرر للبيانات. إلى جانب إمكانات المعالجة الأساسية، يقدم المشروع مجموعة شاملة من الأدوات لإدارة دورة حياة البيانات. يتضمن ذلك أدوات استيعاب وتسلسل عالية السرعة مع الكشف التلقائي عن النوع، بالإضافة إلى دعم متخصص لتحليل السلاسل الزمنية والتجميع متعدد الأبعاد. تم بناء إطار العمل ليتوسع، مما يسمح للمستخدمين بإجراء عمليات تجميع وتصفية وإعادة تشكيل معقدة على مجموعات بيانات تحتوي على مليارات الصفوف مع الحفاظ على استقرار النظام وأدائه.

DataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f