Awesome GitHub RepositoriesPivot Table Aggregators

Ramda is a functional JavaScript standard library and toolset for immutable data transformation and composition. It provides a comprehensive suite of pure utility functions designed to enable declarative data processing pipelines. The library is distinguished by its use of automatic function currying and a data-last argument order. These design patterns allow multi-argument functions to be partially applied, simplifying the construction of processing chains where data is passed through a sequence of operations. The toolkit covers broad data manipulation capabilities, including list processin

Excelize is a library for reading and writing spreadsheet files in the Office Open XML format. It provides a comprehensive suite of tools for programmatically creating, modifying, and analyzing workbooks, worksheets, and cell data, ensuring compatibility across various office software suites through structured XML serialization. The library distinguishes itself with a built-in formula calculation engine that evaluates complex mathematical and logical expressions directly against workbook data. It also features a memory-mapped streaming architecture, which allows for the efficient processing o

Cube is a semantic data layer that provides a unified framework for defining business metrics, dimensions, and relationships across diverse data sources. By acting as a headless business intelligence engine, it transforms raw data into a governed model that can be queried via SQL, REST, and GraphQL interfaces. This architecture ensures consistent data definitions and logic across all downstream analytical applications and reporting tools. The platform distinguishes itself through its integrated conversational AI capabilities, which allow users to explore data using natural language. It orches

Luckysheet upgraded to Univer

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

VisiData is a terminal-based interactive data analysis tool and browser designed for exploring, filtering, and sorting large tabular datasets. It functions as a structured data inspector that loads and flattens complex formats like JSON, XML, and PCAP into interactive sheets, as well as a terminal file manager for navigating directories and performing staged filesystem operations. The project distinguishes itself by rendering data visualizations, such as scatter plots and histograms, directly in the terminal using Unicode Braille characters. It provides a Python-based data wrangling environme

vxe-table is a high-performance data table component and UI library for Vue, designed for building data-heavy applications. It functions as a virtualized data grid and spreadsheet UI framework capable of rendering millions of rows by mounting only the visible elements of a dataset. The project distinguishes itself through spreadsheet-like functionality, including cell selection, copy-paste support, and the generation of cross-tabulated pivot tables. It also provides specialized tools for managing complex data hierarchies using virtual trees, row grouping, and cell merging. The library covers

OfficeCLI est une suite bureautique headless et un outil d'automatisation conçu pour lire, éditer et générer par programmation des documents Microsoft Office. Il fonctionne comme une bibliothèque de manipulation OOXML et un moteur de modélisation de documents, fournissant un binaire autonome qui permet la gestion de fichiers Word, Excel et PowerPoint sans nécessiter une installation locale de logiciels de bureautique. Le projet se distingue en exposant les opérations de document comme des outils pour les agents IA via un serveur JSON-RPC et le protocole Model Context Protocol. Il permet une personnalisation avancée via la manipulation XML brute en utilisant XPath et fournit un système de sérialisation qui déverse les sous-arbres de documents dans des lots JSON rejouables. L'outil couvre un large éventail de capacités, y compris l'ingénierie de feuilles de calcul programmatique avec évaluation de formules et génération de tableaux croisés dynamiques, ainsi que des tâches de traitement de texte complètes telles que la gestion des styles, le suivi des révisions et le formatage de texte multilingue. Il inclut également des utilitaires pour la visualisation de données, l'extraction de contenu en JSON structuré ou HTML haute fidélité, et la fusion de données JSON dans des modèles prédéfinis pour la génération automatisée de rapports.

Davinci est une plateforme de business intelligence et de visualisation de données utilisée pour construire des tableaux de bord et des rapports interactifs. Elle fonctionne comme un constructeur de tableaux de bord basé sur SQL et un service d'analyse multi-tenant qui se connecte aux bases de données via JDBC et des fichiers CSV pour transformer des données brutes en composants visuels. La plateforme se distingue par son modèle de sécurité granulaire, qui inclut des permissions au niveau des lignes et des colonnes intégrées avec l'authentification LDAP et OAuth2. Elle fournit également un outil de visualisation intégré qui permet d'insérer des graphiques et des tableaux de bord sécurisés et paramétrés dans des applications externes via des URL et des cadres (frames). Le système couvre un large éventail de capacités, y compris la modélisation de données avec des modèles SQL, un moteur de mise en page par glisser-déposer pour les tableaux de bord réactifs, et une grande variété de types de visualisation tels que les diagrammes de Sankey, les graphiques radar et les cartes géographiques. Elle inclut en outre l'automatisation pour la planification de rapports par e-mail et utilise la mise en cache clé-valeur pour optimiser les performances des requêtes.

Ce projet est un framework de rendu de formulaires basé sur JSON et un créateur visuel conçu pour la collecte dynamique de données. Il fournit une bibliothèque de construction de formulaires JavaScript qui transforme les schémas JSON en formulaires web fonctionnels et en assistants multi-étapes, avec un créateur de sondages visuel dédié pour concevoir des mises en page et une logique de branchement sans écrire de code. La bibliothèque se distingue par son intégration bidirectionnelle avec les PDF, permettant la conversion de schémas JSON en documents PDF remplissables et l'extraction de données structurées à partir de PDF existants. Elle propose également des fonctionnalités avancées pour créer des évaluations notées et des calculateurs qui traitent des entrées numériques pour fournir des résultats pondérés en temps réel. Le système couvre une large surface de fonctionnalités, incluant le branchement conditionnel et la validation d'entrées multi-étapes, la localisation multilingue et un rendu agnostique au framework pour React, Angular et Vue.js. Il inclut en outre des outils de visualisation des données de réponse, un théming basé sur les variables CSS et la conformité à l'accessibilité WCAG.

Zombodb est une extension de base de données et un indexeur de données relationnelles qui intègre PostgreSQL avec Elasticsearch. Il fournit une interface de recherche SQL, permettant aux utilisateurs d'exécuter des requêtes de recherche complexes et des agrégations en utilisant des fonctions et une syntaxe SQL standard au lieu d'API JSON natives. Le projet synchronise les données relationnelles de PostgreSQL vers un moteur de recherche distant pour permettre une recherche plein texte et des analyses haute performance. Le système se distingue en reliant les structures relationnelles aux capacités des moteurs de recherche, spécifiquement via l'intégration de recherche géospatiale pour les types géométriques et géographiques. Il implémente une couche de mappage de requête SQL-vers-JSON qui permet une analyse de texte avancée — incluant la correspondance floue, les recherches de proximité et le scoring de pertinence — directement dans un environnement relationnel. Le projet couvre de larges domaines de capacités incluant la gestion du cycle de vie des index, la synchronisation automatisée des données relationnelles et des agrégations analytiques complexes. Il prend en charge l'indexation spatiale pour les requêtes basées sur la localisation, des pipelines d'analyse de texte personnalisés et des outils de surveillance pour auditer les statistiques d'index et la santé du cluster. La sécurité est gérée via des connexions chiffrées entre la base de données et le moteur de recherche utilisant TLS.

Ce projet est une bibliothèque de tableau croisé dynamique JavaScript et un processeur de données côté client. Il fournit une interface interactive pour transformer des jeux de données bruts en tableaux résumés, cartes thermiques et graphiques, permettant une analyse de données basée sur le navigateur sans serveur backend. La bibliothèque se distingue par une interface glisser-déposer pour l'exploration dynamique des données et la capacité de dériver de nouveaux attributs via le regroupement de dates ou une logique personnalisée. Elle prend en charge un rendu de données flexible en convertissant les résultats analysés en tableaux HTML ou en représentations graphiques en utilisant des bibliothèques de graphiques intégrées ou tierces. Le système couvre un large éventail de capacités analytiques, y compris l'agrégation de données statistiques, l'importation de données multi-formats depuis CSV et JSON, et l'exportation de vues vers des valeurs séparées par des tabulations. Il inclut également une gestion d'état pour sérialiser les configurations de mise en page et une couche de localisation pour le formatage régional des langues et des nombres.

Ce projet est un serveur Model Context Protocol qui fournit une interface pour les agents IA afin de créer, lire et modifier par programmation des classeurs Excel. Il sert de pont qui permet aux modèles de langage étendus d'effectuer l'automatisation de feuilles de calcul et la visualisation de données. Le serveur permet aux agents IA de générer des graphiques Excel natifs et des tableaux croisés dynamiques à partir de données brutes, transformant des informations structurées en résumés visuels. Il fournit un mécanisme pour la gestion de feuilles de calcul à distance via une couche de connectivité basée sur un protocole. Le système couvre un large éventail de capacités de manipulation de feuilles de calcul, notamment les opérations au niveau des cellules pour les formules et la validation des données, le formatage visuel des plages et les modifications de mise en page. Il gère également la gestion au niveau du classeur, telle que l'extraction de métadonnées, l'organisation des feuilles et la création de tableaux structurés.

qsv is a high-performance command line toolkit for querying, transforming, and analyzing comma-separated value files. It functions as a data wrangling interface and a tabular data profiler, featuring a query engine capable of executing SQL statements and joins directly on flat files without requiring a database. The project is distinguished by its ability to process massive datasets that exceed available system memory. This is achieved through disk-based external memory processing, including multithreaded merge sorting, on-disk hash tables for deduplication, and lightweight file indexing for

Ce projet est un environnement de notebook interactif basé sur le web, conçu pour la science des données distribuée et le calcul à grande échelle. Il sert d'outil de développement pour exécuter du code et effectuer des analyses de données spécifiquement au sein du framework Apache Spark, fournissant une interface basée sur navigateur qui combine l'exécution de code avec la visualisation réactive des données. La plateforme se distingue par son intégration profonde avec l'infrastructure distribuée, permettant aux utilisateurs de gérer les ressources du cluster, de configurer les dépendances d'exécution et d'isoler les processus d'exécution pour les notebooks individuels. Elle prend en charge les flux de travail collaboratifs en synchronisant les fichiers de notebook directement avec les systèmes de contrôle de version et fournit un moteur de rendu réactif qui met automatiquement à jour les graphiques et les widgets en réponse aux flux de données en direct et à l'exécution du code. Au-delà de ses capacités d'exécution de base, l'environnement inclut des outils complets pour la gestion de cluster, la sécurité et l'extensibilité. Il prend en charge l'authentification et l'usurpation d'identité des utilisateurs pour un accès sécurisé aux ressources distribuées, tout en offrant des options de configuration flexibles pour les modèles d'environnement, la gestion des dépendances et l'optimisation des performances. Le système propose également une large bibliothèque de composants de visualisation interactifs, incluant la cartographie géospatiale, les graphes de réseau et les tableaux croisés dynamiques, pour faciliter l'exploration complexe des données.