2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesShell-Augmented Data Processing
Capabilities to run shell commands for each row in a dataset and ingest the resulting output as new columns.
Distinct from Shell Command Interpolations: This is a data wrangling feature using the shell as a function, distinct from general shell automation or parameter interpolation.
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Awesome Shell-Augmented Data Processing GitHub Repositories
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- saulpw/visidata
saulpw/visidata
8,834GitHub पर देखेंVisiData 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
Augments tabular data by executing shell commands for each row and capturing the output as new columns.
Pythonclicsvdatajournalism - rdatatable/data.table
Rdatatable/data.table
3,894GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट R के लिए एक उच्च-प्रदर्शन सारणीबद्ध डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क है, जिसे मेमोरी दक्षता और गति के साथ बड़े डेटासेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक उन्नत डेटा संरचना प्रदान करता है जो अनावश्यक ऑब्जेक्ट कॉपी करने के ओवरहेड के बिना जटिल परिवर्तन करने के लिए संदर्भ शब्दार्थ (reference semantics) और इन-प्लेस संशोधन का उपयोग करता है। यह लाइब्रेरी अपने निम्न-स्तरीय आर्किटेक्चरल ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से खुद को अलग करती है, जिसमें मल्टी-थ्रेडेड समानांतर प्रोसेसिंग, रेडिक्स-आधारित सॉर्टिंग और मेमोरी-मैप्ड फ़ाइल पार्सिंग शामिल है। महत्वपूर्ण डेटा हेरफेर और एकत्रीकरण दिनचर्या को संकलित C कोड में ऑफलोड करके, यह उन कार्यों के तेजी से निष्पादन को सक्षम बनाता है जो अन्यथा गणनात्मक रूप से महंगे होंगे। इसका मुख्य इंजन उन्नत रिलेशनल ऑपरेशंस का समर्थन करता है, जैसे कि नॉन-इक्वी, रोलिंग और ओवरलैपिंग इंटरवल जॉइन्स, साथ ही बार-बार डेटा एक्सेस में तेजी लाने के लिए स्वचालित सेकेंडरी इंडेक्सिंग। अपनी प्राथमिक प्रोसेसिंग क्षमताओं के अलावा, यह प्रोजेक्ट डेटा लाइफसाइकिल प्रबंधन के लिए टूल का एक व्यापक सूट प्रदान करता है। इसमें स्वचालित प्रकार पहचान के साथ उच्च-गति अंतर्ग्रहण और सीरियलाइज़ेशन यूटिलिटीज, साथ ही समय-श्रृंखला विश्लेषण और बहु-आयामी एकत्रीकरण के लिए विशेष समर्थन शामिल है। फ्रेमवर्क को स्केल करने के लिए बनाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को सिस्टम स्थिरता और परफॉरमेंस बनाए रखते हुए अरबों पंक्तियों वाले डेटासेट पर जटिल समूहीकरण, फ़िल्टरिंग और रीशेपिंग ऑपरेशन करने की अनुमति देता है।
Executes command-line utilities on input files to filter or transform data before loading it into the environment.
R
