6 रिपॉजिटरी
Accessing data using integer-based slicing.
Distinguishing note: Focuses on positional access rather than label-based access.
Explore 6 awesome GitHub repositories matching data & databases · Position-Based Data Selection. Refine with filters or upvote what's useful.
Pandas is a high-performance data analysis library that provides a comprehensive framework for manipulating, cleaning, and transforming structured datasets. It centers on labeled one-dimensional and two-dimensional data structures, allowing users to construct, filter, and reshape tabular information while performing complex arithmetic and logical operations. The library distinguishes itself through a sophisticated indexing engine that enables automatic data alignment during calculations and relational merges. By utilizing a block-based memory layout, it optimizes cache locality for vectorized
Supports standard integer-based slicing for precise data retrieval.
Python is a high-level, interpreted programming language designed for readability and versatility. It operates via a bytecode-based virtual machine and manages memory automatically through reference-counting garbage collection. The language supports multiple programming paradigms, including object-oriented, imperative, and functional styles, and provides a comprehensive standard library for system operations, networking, and data handling. The language is distinguished by its dynamic nature, allowing for runtime object introspection and metaclass-driven class creation. It utilizes protocol-ba
Python retrieves specific items or sub-sequences from a collection using zero-based index positions or range-based slicing.
Dask एक पैरेलल कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क और डिस्ट्रीब्यूटेड टास्क शेड्यूलर है जिसे Python डेटा साइंस वर्कफ़्लो को सिंगल मशीनों से बड़े क्लस्टर्स तक स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक क्लस्टर रिसोर्स मैनेजर के रूप में कार्य करता है जो कार्यों और उनकी डिपेंडेंसी को डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (DAGs) के रूप में प्रस्तुत करके कम्प्यूटेशनल लॉजिक को व्यवस्थित करता है। यह आर्किटेक्चर सिस्टम को जटिल निष्पादन आवश्यकताओं का प्रबंधन करते हुए उपलब्ध हार्डवेयर पर वर्कलोड के वितरण को स्वचालित करने की अनुमति देता है। यह प्रोजेक्ट एक लेज़ी इवैल्यूएशन इंजन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो डेटा ऑपरेशन्स को तब तक स्थगित कर देता है जब तक कि उन्हें स्पष्ट रूप से अनुरोध न किया जाए, जिससे ग्लोबल ग्राफ ऑप्टिमाइज़ेशन और कुशल संसाधन आवंटन सक्षम होता है। इसमें उपलब्ध मेमोरी से अधिक डेटासेट को प्रोसेस करते समय सिस्टम क्रैश को रोकने के लिए मेमोरी-अवेयर डेटा स्पिलिंग शामिल है, और यह टास्क ग्राफ फ्यूजन का उपयोग ऑपरेशन्स के अनुक्रमों को एकल निष्पादन चरणों में संयोजित करने के लिए करता है, जिससे शेड्यूलिंग ओवरहेड और इंटर-नोड संचार कम हो जाता है। यह प्लेटफॉर्म बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स के लिए एक व्यापक क्षमता सतह प्रदान करता है, जिसमें डिस्ट्रीब्यूटेड मशीन लर्निंग, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग एकीकरण, और पैरेलल डेटा प्रोसेसिंग के लिए समर्थन शामिल है। यह क्लस्टर लाइफसाइकिल मैनेजमेंट, परफॉरमेंस प्रोफाइलिंग, और टास्क निष्पादन की रीयल-टाइम मॉनिटरिंग के लिए व्यापक उपकरण प्रदान करता है। उपयोगकर्ता इन वातावरणों को स्थानीय हार्डवेयर, क्लाउड प्रदाताओं, कंटेनरीकृत सिस्टम, और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर्स सहित विविध बुनियादी ढांचे पर तैनात कर सकते हैं।
Extracts specific columns from a dataset using integer-based positional indexing while maintaining the underlying distributed structure.
Hexyl is a colored hex dump utility and binary data viewer for the terminal. It allows for the inspection of binary files by rendering contents as a colored hex dump to distinguish between different byte categories, such as printable text, whitespace, and null bytes. The tool includes a C-style hex exporter that transforms binary data into C include files for direct integration into source code. It supports visual layout customization through configurable panels and borders, as well as the ability to define colors for byte categories and offsets using terminal colors or RGB hex codes via envi
Enables precise slicing of binary streams by specifying start offsets and data lengths.
Danfo.js, JavaScript के लिए एक डेटा विश्लेषण और प्रीप्रोसेसिंग लाइब्रेरी है जो उच्च-प्रदर्शन लेबल वाली डेटा संरचनाएं प्रदान करती है। यह जटिल डेटा विश्लेषण, सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और स्ट्रक्चर्ड टैबुलर डेटा के हेरफेर को सक्षम करने के लिए डेटा फ्रेम और सीरीज को लागू करती है। यह प्रोजेक्ट एक मशीन लर्निंग प्रीप्रोसेसिंग लाइब्रेरी के रूप में कार्य करता है, जो कैटेगोरिकल लेबल एन्कोडिंग, वन-हॉट एन्कोडिंग, और न्यूमेरिक फीचर स्केलिंग व मानकीकरण के लिए उपयोगिताएं प्रदान करता है। यह विशेष रूप से मॉडल ट्रेनिंग और मूल्यांकन के लिए लेबल वाली डेटा संरचनाओं को टेंसर में बदलने की सुविधा देता है। लाइब्रेरी वर्णनात्मक सांख्यिकी, मर्जिंग और जॉइनिंग जैसे रिलेशनल ऑपरेशंस, और टाइम-सीरीज प्रोसेसिंग सहित क्षमताओं के एक विस्तृत सेट को कवर करती है।
Retrieves specific data subsets using integer indices, arrays of positions, or slice notation.
This is a Python library providing sorted list, set, and dictionary data structures that maintain their order automatically during insertions and deletions. The library provides a sorted list for fast random access and logarithmic lookups, a sorted set for unique elements and set-theoretic operations, and a sorted dictionary for managing key-value pairs where keys remain sorted. These collections support custom sorting logic through user-defined key functions to determine the order of elements. Core capabilities include positional indexing, range queries, and the use of bisection methods to
Enables retrieving elements by their integer position using optimized lookups across internal sublists.