问题标签 [cudf]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
cupy - 如何在没有数据类型错误的情况下使用 cuml 进行网格搜索？
我尝试使用 cuml 进行网格搜索。(rapids 21.10) 我得到一个cupy转换错误。如果我在没有网格搜索的情况下使用相同的数据集构建模型，则不会发生这种情况。它也适用于不位于 Videomemory 中的数据，但它显然比 cpu 慢。X 的数据是 float32，y 的数据是 int32：
错误：
python - 日期时间与 cudf 和 pandas 的兼容性，用于在 python 中过滤日期时间
我想测试cudf但坚持按日期时间过滤的第一个简单任务。代码适用于 pandas，但不适用于cudf.
testdata.csv 看起来像
随着 cudf 抛出“KeyError：'Datetime'”
python - 如何将 cuDF 数据框传递给 cuML.ensemble.RandomForestClassifier？
我正在尝试将数据拟合到，但cuml.ensemble.RandomForestClassifier我不断收到错误消息：“标签需要是从 0 到唯一标签值数量的连续值”
我将 cudf.DataFrame 对象传递给具有相同行数但列数不同的函数。列标签从 0 开始，逐步增加 1 直到最后一列（在下面的示例中为 108）。我究竟做错了什么？我附上了我在下面传递的数据帧的打印输出和一些上下文代码：
clf1 = modelClass(max_depth=D1, random_state=random.randrange(0, 1024, 1), n_bins=15, n_streams=4, split_criterion=criterion, bootstrap=bootstrap, n_estimators=trs1)
clf1.fit(X1, Y1)
X1 的数据框如下所示：
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | 1.647421e-01 |
| 1 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | 1.760000e-02 |
| 2 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | -1.772000e-01 |
| 3 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | 8.254000e-01 |
| 4 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | 2.587000e-01 |
| ... | ... | ... | ... |
| 5402 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | 1.704444e-01 |
| 5403 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | -1.860000e-01 |
| 5404 | 0.000000e+00 | 1.000000e-11 | 1.229714e-01 |
| 5405 | 1.000000e-11 | 1.959500e-01 | 1.984667e-01 |
| 5406 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 | 1.000000e-11 |
[5407 行 x 3 列]；dtype=('0', dtype('float64')); <cudf.core.dataframe._DataFrameLocIndexer 对象位于 0x7f9c3d0f3070>
Y1 的 Dataframe 如下所示：
| 0 | |
|---|---|
| 0 | -2.0 |
| 1 | 4.0 |
| 2 | -3.0 |
| 3 | 1.0 |
| 4 | 0.0 |
| ... | ... |
| 5402 | 0.0 |
| 5403 | -2.0 |
| 5404 | 0.0 |
| 5405 | 0.0 |
| 5406 | 0.0 |
[5407 行 x 1 列]；dtype=('0', dtype('float64')); <cudf.core.dataframe._DataFrameLocIndexer 对象位于 0x7f9c1b847b50>
系统信息：Ubuntu 20.04、Titan RTX、CUDA 11.5、Rapids 21.12 内置Conda、Python 3.8
dataframe - 如何使用 GPU Tesla K80 在 google colab 上安装 cuDF？
我试图在 Google Colab 上安装 cuDF 几个小时。我应该使用GPU Tesla T4安装 cuDF 的要求之一。虽然 google colab 每次都会给我GPU Tesla K80，但我无法安装 cuDF。我尝试了这段代码来检查我每次使用的 GPU 类型：
通过 google colab 获得特定类型的 GPU 太令人沮丧了，因为这是一种运气。我在这里问是否有人遇到过同样的问题，以及如何解决的？
rapids - TypeError：字段元组的第一个元素既不是元组也不是str
我是 RAPIDS 的初学者。我正在尝试在 Colab 上运行以下代码。这会导致错误。TypeError：字段元组的第一个元素既不是元组也不是str
Similari 代码在使用 pandas 时运行良好。但是在使用 cudf 数据框时失败了。
代码片段：
dataSet_formatted_gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(pd.DataFrame(dataset_formatted_npa)) conAttrs_gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(pd.DataFrame(dataset_formatted_npa[:, 0]))
equivalenceClasses = conAttrs_gdf.groupby(0).groups
decAttr_gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(pd.DataFrame(dataset_formatted_npa[:, 1]))
决策类 = decAttr_gdf.groupby(0).groups
rough_membership_values = dataSet_formatted_gdf.apply(lambda x: calculateRoughMembership(x, equivalenceClasses, decisionClasses), axis=1)