2 repository-uri
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.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Shell-Augmented Data Processing. Refine with filters or upvote what's useful.
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
Augments tabular data by executing shell commands for each row and capturing the output as new columns.
Acest proiect este un framework de procesare a datelor tabelare de înaltă performanță pentru R, conceput pentru a gestiona seturi de date masive cu eficiență a memoriei și viteză. Oferă o structură de date îmbunătățită care utilizează semantica de referință și modificarea in-place pentru a efectua transformări complexe fără overhead-ul copierii inutile a obiectelor. Biblioteca se distinge prin optimizările sale arhitecturale de nivel scăzut, inclusiv procesarea paralelă multi-threaded, sortarea bazată pe radix și parsarea fișierelor mapate în memorie. Prin descărcarea rutinelor critice de manipulare și agregare a datelor către cod C compilat, permite execuția rapidă a sarcinilor care altfel ar fi costisitoare din punct de vedere computațional. Motorul său de bază suportă operațiuni relaționale avansate, cum ar fi join-uri non-equi, rolling și intervale suprapuse, alături de indexarea secundară automată pentru a accelera accesul repetat la date. Dincolo de capabilitățile sale primare de procesare, proiectul oferă o suită cuprinzătoare de instrumente pentru gestionarea ciclului de viață al datelor. Aceasta include utilitare de ingestie și serializare de mare viteză cu detectare automată a tipului, precum și suport specializat pentru analiza seriilor temporale și agregarea multidimensională. Framework-ul este construit pentru a scala, permițând utilizatorilor să efectueze operațiuni complexe de grupare, filtrare și remodelare pe seturi de date care conțin miliarde de rânduri, menținând în același timp stabilitatea și performanța sistemului.
Executes command-line utilities on input files to filter or transform data before loading it into the environment.