2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesTable Stacking
Vertical and horizontal concatenation of tables to merge information.
Distinct from Table Joining Operations: Focuses on structural stacking (union all/bind columns) rather than relational merging based on keys.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Table Stacking. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Table Stacking GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- tidyverse/dplyr
tidyverse/dplyr
5,034عرض على GitHubdplyr هي مكتبة لمعالجة البيانات في لغة R توفر قواعد لتحويل إطارات البيانات الجدولية. تعمل كمعالج لإطارات البيانات الموجودة في الذاكرة وأداة لجبر البيانات العلائقية، باستخدام مجموعة متسقة من الأفعال لتصفية البيانات واختيارها وتلخيصها. يتضمن المشروع محرك ترجمة SQL يقوم بتحويل تعبيرات معالجة البيانات عالية المستوى إلى استعلامات محسنة. يتيح ذلك للمستخدمين إجراء التحويلات مباشرة على قواعد البيانات العلائقية البعيدة والتخزين السحابي دون الحاجة إلى جلب البيانات محلياً. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من العمليات الجدولية، بما في ذلك تعديل الأعمدة، وتحديد مجموعات فرعية من الصفوف، وربط البيانات العلائقية. كما توفر إمكانيات لتحليل البيانات المجمعة، مما يسمح بتقسيم مجموعات البيانات لإجراء عمليات تجميع وملخصات مستقلة.
Stacks tables vertically by rows or horizontally by columns to combine datasets.
R - rdatatable/data.table
Rdatatable/data.table
3,894عرض على GitHubهذا 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.
Merges multiple tables vertically into a single large dataset for high-speed processing.
R
