Python Pandas 相当于 JavaScript 中的

这个wiki将总结和比较许多类似Javascript的库。pandas

一般来说，你应该看看Javascript库。 对于在Javascript中处理数据非常有用的“瑞士军刀”，就像对Python有帮助一样。您可能会看到经常使用，例如 ，即使不完全是 DataFrame/Pandas 的替换（即 没有相同的 API; 没有 / 具有与行为匹配的方法的类）d3d3pandasd3pandasd3d3d3SeriesDataFramepandas

Ahmed的回答解释了如何使用d3来实现一些DataFrame功能，下面的一些库受到LearnJsData等东西的启发，它使用和。d3lodash

至于DataFrame风格的数据转换（拆分，联接，分组等），这里有一些Javascript库的快速列表。

请注意，有些库是 Node.js 又名 Server-side Javascript，有些是浏览器兼容的，也就是客户端 Javascript，有些是 Typescript。因此，请使用适合您的选项。

• danfo-js （browser-support and NodeJS-support）)
  • 来自维格内什的回答
  • 丹佛（通常被导入并别名为）;具有基本的数据帧类型数据结构，具有直接绘图的能力dfd
  • 由 Tensorflow 的团队构建：“丹佛的主要目标之一.js是将数据处理、机器学习和 AI 工具带给 JavaScript 开发人员。...像Numpy和Pandas这样的开源库...”
  • pandas构建在 ;同样是建立在numpydanfo-jstensorflow-js
• pandas-js
  • 更新pandas-js repo 已经有一段时间没有更新了
  • 来自STEEL和Feras的答案
  • “pandas.js是一个模仿Python pandas库的开源（实验）库。它依赖于Immutable.js作为NumPy逻辑等价物。pandas中的主要数据对象.js就像Python pandas，Series和DataFrame一样。
• dataframe-js
  • “DataFrame-js为javascript和datascience提供了一个不可变的数据结构，即DataFrame，它允许使用sql和函数式编程启发的API来处理行和列。
• 数据伪造
  • 从阿什利·戴维斯的回答中可以看出
  • “JavaScript数据转换和分析工具包，灵感来自Pandas和LINQ。
  • 请注意，旧的数据伪造JS存储库不再维护;现在一个新的存储库使用 Typescript
• jsdataframe
  • “Jsdataframe是一个JavaScript数据整理库，灵感来自R和Python Pandas中的数据帧功能。
• 数据帧
  • “通过分组和减少来探索数据。
• SQL 框架
  • “数据帧在浏览器中满足 SQL”
  • “SQL Frames是一个低代码数据管理框架，可以直接嵌入到浏览器中，以提供丰富的数据可视化和用户体验。凭借其强大的内置分析引擎，数据源可以采用任何形状，形式和频率，并且可以直接在浏览器中进行分析。它允许通过将组合的DataFrame逻辑转译为SQL来扩展到大数据后端。

然后，在遇到这个问题，检查这里的其他答案并进行更多搜索之后，我发现了以下选项：

• JS 中的 Apache Arrow
  • 感谢用户Back2Basics的建议：
  • “Apache Arrow是一个列式内存布局规范，用于编码平面和嵌套数据的向量和类似表格的容器。Apache Arrow是大型内存中列数据（Spark，Pandas，Drill，Graphistry等）的新兴标准。
• 极性
  • Polars 是一个非常快速的数据帧库，在 Rust 中使用 Apache Arrow Columnar Format 作为内存模型实现。
• 观察
  • 乍一看，似乎是IPython / Jupyter“笔记本”的替代品JS
  • Observable的页面承诺：“反应式编程”，一个“社区”，在“Web平台”上
  • 在此处查看 5 分钟介绍
• 传送门.js（以前;来自鲁弗斯的答案）recline)
  • 可能已过时：不使用“数据帧”API
  • 可能已过时：相反，它强调它的“Multiview”（UI）API（类似于jQuery / DOM模型），它不需要jQuery，但确实需要浏览器！更多示例
  • 可能已过时：还强调了其MVC式架构;包括后端内容（即数据库连接）
• js-data
  • 真的更像是一个ORM！它的大多数模块对应于不同的数据存储问题（，，），排序，过滤等。js-data-mongodbjs-data-redisjs-data-cloud-datastore
  • 在正侧确实在Node上工作.js作为第一优先级;“适用于 Node.js 和浏览器中。
• 味噌（鲁弗斯的另一个建议）)
  • 令人印象深刻的支持者，如Guardian和bocoup。
• AlaSQL
  • “AlaSQL”是一个用于Javascript的开源SQL数据库，非常注重关系数据和无模式数据的查询速度和数据源灵活性。它适用于您的浏览器，Node.js和Cordova。
• 一些思想实验：
  • “Scaling a DataFrame in Javascript” - Gary Sieling

以下是我们过去考虑上述选择的标准

• 一般标准
  • 语言（NodeJS vs browser JS vs Typescript）
  • 依赖关系（即，如果它使用底层库/AJAX/远程API）
  • 积极支持（活动用户群、活动源存储库等）
  • JS 库的大小/速度
• 熊猫在R比较中的标准
  • 性能
  • 功能/灵活性
  • 易用性
• 与熊猫/数据帧API的相似性
  • 特别点击其主要功能
  • 强调数据科学
  • 内置可视化功能
  • 与其他工具（如（交互式笔记本）等）结合使用的演示集成Jupyter

我一直在为JavaScript开发一个名为data-forge的数据争论库。它的灵感来自LINQ和Pandas。

它可以像这样安装：

npm install --save data-forge

您的示例将如下所示：

var csvData = "Source,col1,col2,col3\n" +
    "foo,1,2,3\n" +
    "bar,3,4,5\n";

var dataForge = require('data-forge');
var dataFrame = 
    dataForge.fromCSV(csvData)
        .parseInts([ "col1", "col2", "col3" ])
        ;

如果您的数据位于 CSV 文件中，您可以按如下方式加载它：

var dataFrame = dataForge.readFileSync(fileName)
    .parseCSV()
    .parseInts([ "col1", "col2", "col3" ])
    ;

可以使用该方法转换行。select

您可以使用该方法提取列，然后使用该方法转换该列中的值。getSeriesselect

您可以像这样将数据从数据框中取回：

var data = dataFrame.toArray();

对列求平均值：

 var avg = dataFrame.getSeries("col1").average();

你可以用它做更多的事情。

您可以在 npm 上找到更多文档。