[解決済み] Python Pandasと同等の機能をJavaScriptで実現

質問

このCSVの例では。

   Source,col1,col2,col3
   foo,1,2,3
   bar,3,4,5

私が使っているPandasの標準的な方法はこうです。

1. CSVをパースする

2. データフレームにカラムを選択する ( col1 と col3 )

3. カラムを加工する（例えば col1 と col3 )

Pandasのように、それを実現するJavaScriptライブラリはないのでしょうか？

どのように解決するのですか？

このWikiでは、多くの pandas -のような Javascript ライブラリをまとめ、比較します。

一般的には d3 Javascript ライブラリです。 d3 は、Javascript でデータを扱うのにとても便利な swiss army knife で、ちょうど pandas がPythonに役立つのと同じようにです。例えば d3 のように頻繁に使われます。 pandas のように頻繁に使用され、たとえ d3 は は、DataFrame/Pandas の置き換えとは言えません。 (すなわち d3 は同じ API を持っていないのです。 d3 には Series / DataFrame のような振る舞いをします。 pandas )

Ahmedの回答は、d3がどのように使用できるかを説明しています。 を使用してDataFrameの機能を実現する方法について説明しています。 LearnJsData のようなものに触発されたものです。 d3 と lodash .

DataFrameスタイルのデータ変換（分割、結合、グループ化など）に関しては、以下にJavascriptライブラリの簡単な一覧を示します。

いくつかのライブラリは、Node.js、別名サーバーサイドのJavascriptであり、いくつかは、ブラウザ互換のクライアントサイドのJavascriptであり、いくつかは、Typescriptであることに注意してください。

いくつかのライブラリは、Node.js、別名サーバーサイドJavascript、ブラウザ互換のクライアントサイドJavascript、およびTypescriptです。

• danfo-js
  • から ヴィグネッシュの回答
  • danfo (これはしばしばインポートされて dfd ); 基本的な DataFrame タイプのデータ構造を持っており、直接プロットする機能を持ちます。
  • によって構築されています。 チームによって構築されました。 : "Danfo.jsの主な目標の1つは、データ処理、機械学習、およびAIツールをJavaScript開発者に提供することです。... NumpyやPandasのようなオープンソースライブラリ..."。
  • pandas の上に構築されています。 numpy 同様に danfo-js は tensorflow-js
• pandas-js
  • アップデイト pandas-js のレポはしばらく更新されていません。
  • から 鋼鉄 と フェラス の回答
  • pandas.jsは、Pythonのpandasライブラリを模倣したオープンソース（実験的）なライブラリです。それはNumPyの論理的な同等物としてImmutable.jsに依存しています。pandas.jsの主なデータオブジェクトは、Pythonのパンダのように、シリーズとDataFrame.quotです。
• データフレーム-js
  • DataFrame-jsは、javascriptとデータサイエンスのための不変のデータ構造であるDataFrameを提供します。
• データフォージ
  • で見た アシュリー・デイビスの回答
  • PandasとLINQにインスパイアされたJavaScriptのデータ変換・分析ツールキットです。
  • 注意 古いデータフォージJSリポジトリ はもう維持されていません。新しいリポジトリでは、Typescript を使用しています。
• jsdataframe
  • Jsdataframeは、RのデータフレームとPythonのPandasにインスパイアされたJavaScriptのデータ処理ライブラリです。
• データフレーム
  • グループ化したり、縮小したりして、データを探索します。
• SQL フレーム
  • データフレームがブラウザで SQL に対応します。
  • SQL Frames はローコードのデータ管理フレームワークで、ブラウザに直接埋め込むことができ、リッチなデータの視覚化と UX を提供します。複雑な DataFrame は、使い慣れた SQL コンストラクトを使用して構成することができます。強力な分析エンジンを内蔵しており、データソースの形状や頻度を問わず、ブラウザ上で直接分析することができます。また、構成されたDataFrameのロジックをSQLにトランスパイルすることにより、ビッグデータバックエンドへの拡張が可能です。

そして、この質問にたどり着いた後、ここで他の回答を確認し、さらに検索してみると、以下のようなオプションがありました。

• JSでApacheの矢印
  • ユーザーBack2Basicsの提案に感謝します。
  • Apache Arrowは、フラットおよびネストされたデータのベクトルとテーブルのようなコンテナをエンコードするためのカラムナーメモリレイアウトの仕様です。Apache Arrowは大規模なインメモリのカラムナーデータのための新しい標準です（Spark, Pandas Drill, Graphistry, ...)のための新しい標準です。
• ポーラー
  • Polars は、非常に高速な DataFrames ライブラリです。 Rustで実装されています。 を使用しています。 Apache Arrow Columnar Format をメモリモデルとして使用します。
• 観測可能
  • 一見すると JS の代替として、IPython/Jupyter の ノートブック"
  • Observableのページは、quot;反応性プログラミング、quot;コミュニティ、quot;Webプラットフォーム、quotを約束しています。
  • 5分間のイントロを見る はこちら
• portal.js (以前は recline からのものです。 ルーファスの答え )
  • は古くなっている可能性があります。 DataFrame APIは使用しません。
  • は時代遅れかもしれません。 その代わり、quot;Multiview" (the UI) API を強調しています。（jQuery/DOM モデルに似ています）これは jQuery を必要としませんが、ブラウザを必要とします! その他の例
  • は古くなっている可能性があります。 また、その MVC 的なアーキテクチャ バックエンド (すなわちデータベース接続) を含む。
• js-データ
  • より多くの ORM ! ほとんどの場合 モジュールの は異なるデータに対応する ストレージ 質問 ( js-data-mongodb , js-data-redis , js-data-cloud-datastore ) 、ソート、フィルタリング、など。
  • プラス面では、Node.jsを最優先して動作します; "Works in Node.js and in the Browser."
• 味噌 (別の提案として ルーファス )
  • 印象的なバッカーは ガーディアン と ボークー .
• AlaSQL
  • AlaSQLはJavascript用のオープンソースSQLデータベースで、リレーショナルデータとスキーマレスデータの両方に対応し、クエリの速度とデータソースの柔軟性に重点を置いています。ブラウザ、Node.js、Cordova.quotで動作します。
• いくつかの思考実験。
  • JavascriptでDataFrameをスケーリングする" - Gary Sieling

以下は、上記の選択肢を検討するために使用した基準です。

• 一般的な基準
  • 言語 (NodeJS vs ブラウザ JS vs タイプスクリプト)
  • 依存関係（基礎となるライブラリ/AJAX/リモートAPIを使用する場合など）
  • アクティブにサポートされている (アクティブなユーザーベース、アクティブなソースリポジトリなど)
  • JS ライブラリのサイズ/速度
• パンダの基準である R比較
  • パフォーマンス
  • 機能性/柔軟性
  • 使いやすさ
• Pandas / Dataframe APIとの類似性
  • 具体的には、彼らの 主な機能
  • データサイエンス重視
  • ビジュアライゼーション機能搭載
  • 以下のような他のツールと組み合わせての統合を実証しています。 Jupyter (対話型ノートブック)など