2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesTable Stacking
Vertical and horizontal concatenation of tables to merge information.
Distinct from Table Joining Operations: Focuses on structural stacking (union all/bind columns) rather than relational merging based on keys.
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Awesome Table Stacking GitHub Repositories
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- tidyverse/dplyr
tidyverse/dplyr
5,034GitHub पर देखेंdplyr एक R डेटा मैनिपुलेशन लाइब्रेरी है जो टैबुलर डेटा फ़्रेम को बदलने के लिए एक ग्रामर प्रदान करती है। यह इन-मेमोरी डेटा फ़्रेम प्रोसेसर और रिलेशनल डेटा अलजेब्रा टूल के रूप में कार्य करती है, जो डेटा को फ़िल्टर, सिलेक्ट और समराइज़ करने के लिए वर्ब्स के एक सुसंगत सेट का उपयोग करती है। इस प्रोजेक्ट में एक SQL ट्रांसलेशन इंजन शामिल है जो उच्च-स्तरीय डेटा मैनिपुलेशन एक्सप्रेशंस को ऑप्टिमाइज़्ड क्वेरीज़ में बदलता है। यह यूज़र्स को डेटा को स्थानीय रूप से पुल किए बिना सीधे रिमोट रिलेशनल डेटाबेस और क्लाउड स्टोरेज पर ट्रांसफ़ॉर्मेशन करने की अनुमति देता है। यह लाइब्रेरी कॉलम म्यूटेशन, रो सबसेटिंग और रिलेशनल डेटा जॉइनिंग सहित टैबुलर ऑपरेशंस की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह ग्रुप किए गए डेटा विश्लेषण के लिए क्षमताएं भी प्रदान करती है, जिससे डेटासेट को स्वतंत्र एग्रीगेशन और सारांश के लिए विभाजित किया जा सकता है।
Stacks tables vertically by rows or horizontally by columns to combine datasets.
R - 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।
Merges multiple tables vertically into a single large dataset for high-speed processing.
R
