我想加载5.9 GB CSV，并且我不使用pandas库。我有4个GPU。我使用<a href="https://rapids.ai" rel="nofollow noreferrer">rap

我的目标是探索具有10,000至10M +记录的表格数据的GPU加速。我对熊猫最熟悉，因此cuDF似乎是一个不错的

我有一个大文件，想使用cudf.read_csv（）加载。有问题的文件太大，无法放入单个gpu的内存中，但仍然足

我正在尝试使用加速（GPU支持）计算进行距离计算，但是在熊猫和Cudf之间的细微差别上遇到了很多麻烦

我正在寻找2个大型csv文件之间的匹配项。 我使用此函数来计算2个字符串之间的相似度。如果给定的比

应该可以使用cupy / cudf进行填充吗？这个想法是执行schimitt触发函数，例如： <pre><code># pandas version df =

我正在尝试对数据块使用cudf。 我开始关注<a href="https://medium.com/rapids-ai/rapids-can-now-be-accessed-on-databr

我有一项任务涉及在数据帧上运行许多查询。我比较了在 Xeon CPU (Pandas) 和 RTX 2080 (CUDF) 上运行这些查询

我正在尝试读取一个巨大的 csv 文件 CUDF，但遇到内存问题。 <pre><code>import cudf cudf.set_allocator(&#34;manage

我通过混合正负对来制作成对的图像。这个过程的计算量很大，需要大量的 RAM 和处理器。为了加快速度

我正在实施 CUDF 以加快我的 Python 进程。首先，我导入 CUDF 并删除多处理代码，并使用 CUDF 初始化变量。

我有一个 DF，我想使用 Groupby + Shift。我可以在 Pandas 中做到这一点，但我不能在 cuDF 中做到这一点，因

我想了解 Dask 对象的高效内存管理过程。我已经设置了一个 Dask GPU 集群，并且能够执行跨集群运行的任

我不认为我试图解决这个问题，而是要了解正在发生的事情，以便我可以将其应用到我的更大项目的上

我正在尝试用 cuDF 复制这个 Pandas Series 片段。 <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import pandas as pd impo

我正在使用 Dask 和 Rapidsai 在大型 (6.9GB) 数据集上运行 xgboost 模型。硬件是 4 个 2080 TI，每个具有 11 GB 内

我刚刚使用 cudf (rapidsai) 加载了 csv 文件以减少所需的时间。 当我尝试使用 <code> df[&#39;X&#39;] = A</code>.

我可以在 pandas 中使用 <code>tqdm</code> 进度条，例如： <pre><code>tqdm.pandas() df = df[&#39;var&#39;].progress_apply(

由于函数read_metadata与旧版本不兼容，为什么<a href="https://github.com/dask/dask/commit/7138f470f0e55f2ebdb7638ddc4dfe2e78

我有一个大数据集（大约8000万行），并且正在使用dask_cudf DataFrame的cuml训练KNearestNeighbors回归模型。 <