3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesSplit-Apply-Combine Patterns
Architectural patterns for partitioning, processing, and reassembling data.
Distinguishing note: Focuses on the structural pattern rather than simple grouping utilities.
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Awesome Split-Apply-Combine Patterns GitHub Repositories
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- pandas-dev/pandas
pandas-dev/pandas
49,039GitHub पर देखेंPandas 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
Implements the split-apply-combine pattern for independent group processing and reassembly.
Pythonalignmentdata-analysisdata-science - jvns/pandas-cookbook
jvns/pandas-cookbook
7,086GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक pandas डेटा विश्लेषण कुकबुक और Python डेटा साइंस गाइड है। यह संरचित डेटा को साफ करने, हेरफेर करने और विश्लेषण करने के लिए प्रोग्रामेटिक व्यंजनों और उदाहरणों का एक संग्रह प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट डेटा प्रोसेसिंग स्क्रिप्ट निष्पादित करते समय एक सुसंगत कार्यक्षेत्र और पुनरुत्पादनीय निर्भरता सुनिश्चित करने के लिए एक कंटेनरीकृत विश्लेषण वातावरण प्रदान करने पर केंद्रित है। यह डेटा साइंस क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें बाहरी स्रोतों से डेटा इंजेक्शन, रॉ डेटा क्लीनिंग और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण शामिल है। ये व्यंजन प्रदर्शित करते हैं कि फ़िल्टरिंग, समूहीकृत डेटा को एग्रीगेट करने और टेक्स्ट डेटा को प्रोसेस करने जैसी तकनीकों के माध्यम से संरचित डेटा विश्लेषण कैसे किया जाए।
Uses the split-apply-combine pattern to process data by categorizing, applying functions, and merging results.
Jupyter Notebook - javascriptdata/danfojs
javascriptdata/danfojs
5,050GitHub पर देखेंDanfo.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।
Implements the split-apply-combine pattern to segment datasets, apply functions, and reassemble results.
TypeScriptdanfojsdata-analysisdata-analytics
