深受 Pandas 启发的 JavaScript 开源库 — Danfo.js 现已推出！

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思否编辑部
    阅读 7 分钟
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    作者：Rising Odegua 与 Stephen Oni | 来源 TensorFlow

    Danfo.js 是个 JavaScript 开源库，提供了高性能、直观易用的数据结构，支持结构化数据的操作和处理。Danfo.js 深受 Python Pandas 库的启发，并提供了类似的接口/API。因此熟悉 Pandas API 且了解 JavaScript 的用户可以轻松上手。

    Danfo.js 的一大目标是为 JavaScript 开发者提供数据处理、机器学习和 AI 工具。这与我们的愿景一致，本质上也符合 TensorFlow.js 团队向 Web 引入 ML 的目标。Numpy 和 Pandas 等开源库全面革新了 Python 中数据操作的便利性。因此很多工具都围绕它们构建，进一步推动了 Python 中 ML 生态系统的蓬勃发展。

    Danfo.js 建立在 TensorFlow.js 上。也就是说，就像 Numpy 为 Pandas 的算术运算提供技术支持一样，我们是利用 TensorFlow.js 为我们的低级算术运算提供技术支持。

    Danfo.js 的主要特性

    Danfo.js 速度快。它基于 TensorFlow.js 构建，与张量无缝兼容。您可以在 Danfo 中加载张量，也可以将 Danfo 数据结构转换为张量。利用这两个库，既有了数据处理库 (Danfo.js)，也有了强大的 ML 库 (TensorFlow.js)。

    以下示例将展示如何从张量对象创建 Danfo DataFrame：

    const dfd = require("danfojs-node")
const tf = require("@tensorflow/tfjs-node")
let data = tf.tensor2d([[20,30,40], [23,90, 28]])
let df = new dfd.DataFrame(data)
let tf_tensor = df.tensor
console.log(tf_tensor);
tf_tensor.print()

    输出：

    Tensor {
  kept: false,
  isDisposedInternal: false,
  shape: [ 2, 3 ],
  dtype: 'float32',
  size: 6,
  strides: [ 3 ],
  dataId: {},
  id: 3,
  rankType: '2'
}
Tensor
    [[20, 30, 40],
     [23, 90, 28]]

    您可以轻松地将数组、JSON 或对象转换为 DataFrame 对象操作。

    JSON 对象到 DataFrame：

    const dfd = require("danfojs-node")
json_data = [{ A: 0.4612, B: 4.28283, C: -1.509, D: -1.1352 },
            { A: 0.5112, B: -0.22863, C: -3.39059, D: 1.1632 },
            { A: 0.6911, B: -0.82863, C: -1.5059, D: 2.1352 },
            { A: 0.4692, B: -1.28863, C: 4.5059, D: 4.1632 }]
df = new dfd.DataFrame(json_data)
df.print()

    输出：

    带列标签的对象数组到 DataFrame：

    const dfd = require("danfojs-node")
obj_data = {'A': [“A1”, “A2”, “A3”, “A4”],
            'B': ["bval1", "bval2", "bval3", "bval4"],
            'C': [10, 20, 30, 40],
            'D': [1.2, 3.45, 60.1, 45],
            'E': ["test", "train", "test", "train"]
            }
df = new dfd.DataFrame(obj_data)
df.print()

    输出：

    您可以轻松处理浮点和非浮点数据中的缺失数据（以 NaN 表示）：

    const dfd = require("danfojs-node")
let data = {"Name":["Apples", "Mango", "Banana", undefined],
            "Count": [NaN, 5, NaN, 10],
            "Price": [200, 300, 40, 250]}
let df = new dfd.DataFrame(data)
let df_filled = df.fillna({columns: ["Name", "Count"], values: ["Apples",
df["Count"].mean()]})
df_filled.print()

    输出：

    基于智能标签的切片、花式索引和大数据集查询：

    const dfd = require("danfojs-node")
let data = { "Name": ["Apples", "Mango", "Banana", "Pear"] ,
            "Count": [21, 5, 30, 10],
             "Price": [200, 300, 40, 250] }
let df = new dfd.DataFrame(data)
let sub_df = df.loc({ rows: ["0:2"], columns: ["Name", "Price"] })
sub_df.print()

    输出：

    强大的 IO 工具，用于从平面文件（CSV 和分隔）加载数据。完整和分块均可：

    const dfd = require("danfojs-node")
//read the first 10000 rows
dfd.read_csv("file:///home/Desktop/bigdata.csv", chunk=10000)
  .then(df => {
    df.tail().print()
  }).catch(err=>{
       console.log(err);
  })

    DataFrame 和 Series 支持 OneHotEncoders、LabelEncoders 等强大的数据预处理函数和 StandardScaler 和 MinMaxScaler 等 Scaler：

    const dfd = require("danfojs-node")
let data = ["dog","cat","man","dog","cat","man","man","cat"]
let series = new dfd.Series(data)
let encode = new dfd.LabelEncoder()
encode.fit(series)
let sf_enc = encode.transform(series)
let new_sf = encode.transform(["dog","man"])

    输出：

    交互式、灵活且直观的 API，用于在浏览器中绘制 DataFrame 和 Series：

    <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@0.1.1/dist/index.min.js"></script>
    <title>Document</title>
</head>
<body>
    <div id="plot_div"></div>
    <script>
         dfd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv")
            .then(df => {
                var layout = {
                    title: 'A financial charts',
                    xaxis: {title: 'Date'},
                    yaxis: {title: 'Count'}
                }
    new_df = df.set_index({ key: "Date" })
   new_df.plot("plot_div").line({ columns: ["AAPL.Open", "AAPL.High"], layout: layout
})
            }).catch(err => {
                console.log(err);
            })
    </script>
</body>
</html>

    输出：

    示例：泰坦尼克号幸存预测

    以下是使用 Danfo.js 和 TensorFlow.js 的简单端到端分类任务。使用 Danfo 进行数据集的数据加载、操作和预处理，然后导出张量对象。

    const dfd = require("danfojs-node")
const tf = require("@tensorflow/tfjs-node")
async function load_process_data() {
    let df = await dfd.read_csv("https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv")
    //A feature engineering: Extract all titles from names columns
    let title = df['Name'].apply((x) => { return x.split(".")[0] }).values
    //replace in df
    df.addColumn({ column: "Name", value: title })
    //label Encode Name feature
    let encoder = new dfd.LabelEncoder()
    let cols = ["Sex", "Name"]
    cols.forEach(col => {
        encoder.fit(df[col])
        enc_val = encoder.transform(df[col])
        df.addColumn({ column: col, value: enc_val })
    })
    let Xtrain,ytrain;
    Xtrain = df.iloc({ columns: [`1:`] })
    ytrain = df['Survived']
    // Standardize the data with MinMaxScaler
    let scaler = new dfd.MinMaxScaler()
    scaler.fit(Xtrain)
    Xtrain = scaler.transform(Xtrain)
    return [Xtrain.tensor, ytrain.tensor] //return the data as tensors
}

    接下来使用 TensorFlow.js 创建一个简单的神经网络。

    function get_model() {
    const model = tf.sequential();
    model.add(tf.layers.dense({ inputShape: [7], units: 124, activation: 'relu', kernelInitializer: 'leCunNormal' }));
    model.add(tf.layers.dense({ units: 64, activation: 'relu' }));
    model.add(tf.layers.dense({ units: 32, activation: 'relu' }));
    model.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: "sigmoid" }))
    model.summary();
    return model
}

    最后进行训练，首先将模型和处理后的数据加载为张量。这可以直接馈送到神经网络。

    async function train() {
    const model = await get_model()
    const data = await load_process_data()
    const Xtrain = data[0]
    const ytrain = data[1]
    model.compile({
        optimizer: "rmsprop",
        loss: 'binaryCrossentropy',
        metrics: ['accuracy'],
    });
    console.log("Training started....")
    await model.fit(Xtrain, ytrain,{
        batchSize: 32,
        epochs: 15,
        validationSplit: 0.2,
        callbacks:{
            onEpochEnd: async(epoch, logs)=>{
                console.log(`EPOCH (${epoch + 1}): Train Accuracy: ${(logs.acc * 100).toFixed(2)},
                                                     Val Accuracy:  ${(logs.val_acc * 100).toFixed(2)}n`);
            }
        }
    });
};
train()

    您可能注意到 Danfo 的 API 与 Pandas 非常相似，即使不是 Javascript 程序员也可以轻松阅读和理解代码。您可参考以上演示的完整源代码 (https://gist.github.com/risen...。

    结语

    基于网络的机器学习已经日趋成熟，对应的专用高效数据科学工具必不可少。类似 Danfo.js 的工具让基于网络的应用可以轻松支持 ML 特性，从而让应用生态系统更加丰富多彩。

    这场变革始于 TensorFlow.js 为 Python 带来的 ML 功能。我们希望为 Danfo.js 作为高效的同伴一路提供支持。我们对 Danfo.js 的发展充满期待！希望它也能成为网络社区的关键成员。

    javascript
    本文系转载，阅读原文
    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1OTMyNDcxMQ==&amp;mid=2247490806&amp;idx=1&amp;sn=bdd96cc7b95e094b41a4e6c3c0bc4edf&amp;chksm=fc1857becb6fdea80116322272351a17b7425e896aba367c1a4da9e037aaf7250cd5ebdab8e3&amp;mpshare=1&amp;scene=1&amp;srcid=0921fJnXHIOlv
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