Awesome GitHub RepositoriesR Data Manipulation Libraries

dplyr est une bibliothèque de manipulation de données pour R qui fournit une grammaire pour transformer les data frames tabulaires. Elle fonctionne comme un processeur de data frames en mémoire et un outil d'algèbre relationnelle, utilisant un ensemble cohérent de verbes pour filtrer, sélectionner et résumer les données. Le projet inclut un moteur de traduction SQL qui convertit des expressions de manipulation de données de haut niveau en requêtes optimisées. Cela permet aux utilisateurs d'effectuer des transformations directement sur des bases de données relationnelles distantes et du stockage cloud sans rapatrier les données localement. La bibliothèque couvre une large gamme d'opérations tabulaires, incluant la mutation de colonnes, le sous-ensemble de lignes et la jointure de données relationnelles. Elle offre également des capacités pour l'analyse de données groupées, permettant de partitionner les jeux de données pour des agrégations et des résumés indépendants.

Ce projet est un framework de traitement de données tabulaires haute performance pour R, conçu pour gérer des jeux de données massifs avec efficacité mémoire et vitesse. Il fournit une structure de données améliorée qui utilise la sémantique de référence et la modification sur place pour effectuer des transformations complexes sans la surcharge de copies d'objets inutiles. La bibliothèque se distingue par ses optimisations architecturales de bas niveau, incluant le traitement parallèle multi-threadé, le tri basé sur radix et l'analyse de fichiers mappés en mémoire. En déchargeant les routines critiques de manipulation et d'agrégation de données vers du code C compilé, elle permet une exécution rapide des tâches qui seraient autrement coûteuses en calcul. Son moteur principal prend en charge des opérations relationnelles avancées, telles que les jointures non-équi, glissantes et à intervalles chevauchants, parallèlement à l'indexation secondaire automatique pour accélérer l'accès répété aux données. Au-delà de ses capacités de traitement principales, le projet offre une suite complète d'outils pour la gestion du cycle de vie des données. Cela inclut des utilitaires d'ingestion et de sérialisation à haute vitesse avec détection automatique de type, ainsi qu'un support spécialisé pour l'analyse de séries temporelles et l'agrégation multidimensionnelle. Le framework est conçu pour évoluer, permettant aux utilisateurs d'effectuer des opérations complexes de regroupement, de filtrage et de remodelage sur des jeux de données contenant des milliards de lignes tout en maintenant la stabilité et les performances du système.