cudf

NVIDIA cuDF（「クーディーエフ」と発音）は、Apache 2.0ライセンスのGPUアクセラレーションDataFrameライブラリで、表形式データ処理向けに設計されています。これはNVIDIA CUDA-XスイートのGPUアクセラレーションライブラリ群の一部です。 cuDFエコシステムは複数のライブラリで構成されています： - libcudf：Apache Arrow準拠のデータ構造と表形式データ用の基本アルゴリズムを備えたCUDA C++ライブラリ。 - pylibcudf：libcudf用のCythonバインディングを提供するPythonライブラリ。 - cudf：pandas APIをミラーリングしたDataFrameライブラリを提供するPythonライブラリで、既存のpandasコード向けのコード変更不要のアクセラレータであるcudf.pandasも含みます。これは`python -m cudf.pandas`で呼び出すか、Jupyter拡張として読み込めます。 - cudf-polars：Polars用のGPUエンジンを提供するPythonライブラリで、`collect(engine="gpu")`を呼び出すことで遅延API操作をGPU上で実行できます。 - dask-cudf：Dask DataFrame用のGPUバックエンドを提供するPythonライブラリ。 cuDFを使用する注目プロジェクトには、Spark RAPIDS（Apache Spark用のGPUアクセラレータプラグイン）、Velox-cuDF（GPU上でVeloxプランを実行するVelox拡張モジュール）、Sirius（DuckDBなどのライブラリに拡張機能を提供するGPUネイティブSQLエンジン）があります。 インストールは、pip（-cu12や-cu13などのCUDAバージョン固有のサフィックス付き）、conda（rapidsaiチャネル経由）、またはソースから利用可能です。このライブラリは、Parquetファイルの読み取り、null値を持つ欠落行の削除、groupby集計などのデータ処理操作をサポートしています。 このライブラリはコミュニティからの貢献を受け付けており、NVIDIAによって積極的にメンテナンスされています。質問や議論はRAPIDS Slackワークスペースに投稿できます。