一元操作

文件
文件	round.hpp
	round 的列 API。
文件	unary.hpp
	一元操作的列 API。

枚举
enum class	cudf::rounding_method : int32_t { HALF_UP , HALF_EVEN }
	`cudf::round` 的不同舍入方法更多...
enum class	cudf::unary_operator : int32_t {   cudf::SIN , cudf::COS , cudf::TAN , cudf::ARCSIN ,   cudf::ARCCOS , cudf::ARCTAN , cudf::SINH , cudf::COSH ,   cudf::TANH , cudf::ARCSINH , cudf::ARCCOSH , cudf::ARCTANH ,   cudf::EXP , cudf::LOG , cudf::SQRT , cudf::CBRT ,   cudf::CEIL , cudf::FLOOR , cudf::ABS , cudf::RINT ,   cudf::BIT_INVERT , cudf::NOT , cudf::NEGATE }
	可对数据执行的一元操作类型。更多...

函数
std::unique_ptr< column >	cudf::round (column_view const &input, int32_t decimal_places=0, rounding_method method=rounding_method::HALF_UP, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	将列中的所有值舍入到指定的小数位数。更多...
template<typename Fixed , typename Floating , CUDF_ENABLE_IF(cuda::std::is_floating_point_v< Floating > &&is_fixed_point< Fixed >()) >
CUDF_HOST_DEVICE Fixed	cudf::convert_floating_to_fixed (Floating floating, numeric::scale_type scale)
	将浮点值转换为定点。更多...
template<typename Floating , typename Fixed , CUDF_ENABLE_IF(cuda::std::is_floating_point_v< Floating > &&is_fixed_point< Fixed >()) >
CUDF_HOST_DEVICE Floating	cudf::convert_fixed_to_floating (Fixed fixed)
	将定点值转换为浮点。更多...
template<typename Floating , typename Input , CUDF_ENABLE_IF(cuda::std::is_floating_point_v< Floating >) >
CUDF_HOST_DEVICE Floating	cudf::convert_to_floating (Input input)
	将值转换为浮点。更多...
std::unique_ptr< cudf::column >	cudf::unary_operation (cudf::column_view const &input, cudf::unary_operator op, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	对列中的所有值执行一元操作。更多...
std::unique_ptr< cudf::column >	cudf::is_null (cudf::column_view const &input, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，其中 `input` 中每个元素对应的 `true` 表示值为空，`false` 表示值有效。更多...
std::unique_ptr< cudf::column >	cudf::is_valid (cudf::column_view const &input, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，其中 `input` 中每个元素对应的 `true` 表示值有效，`false` 表示值为空。更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::cast (column_view const &input, data_type out_type, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	将输入中指定数据类型的数据转换为输出中指定数据类型。更多...
bool	cudf::is_supported_cast (data_type from, data_type to) noexcept
	检查是否支持两种数据类型之间的转换。更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::is_nan (cudf::column_view const &input, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，指示浮点值列中是否存在 `NaN` 值。输出中行 `i` 的元素为 `true`，如果 `input` 中行 i 的元素是 `NAN`，否则为 `false`更多...
std::unique_ptr< column >	cudf::is_not_nan (cudf::column_view const &input, rmm::cuda_stream_view stream=cudf::get_default_stream(), rmm::device_async_resource_ref mr=cudf::get_current_device_resource_ref())
	创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，指示浮点值列中不存在 `NaN` 值。输出中行 `i` 的元素为 `false`，如果 `input` 中行 i 的元素是 `NAN`，否则为 `true`更多...

详细描述

枚举类型文档

rounding_method

enum cudf::rounding_method : int32_t

强

`cudf::round` 的不同舍入方法

HALF_EVEN 舍入信息： https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_half_to_even HALF_UP 舍入信息： https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding#Rounding_half_away_from_zero 注意：HALF_UP 指朝向*幅值*增大方向：远离零！这是因为 Java 和 Python 的定义方式。

定义在行 40 文件 round.hpp。

unary_operator

enum cudf::unary_operator : int32_t

强

可对数据执行的一元操作类型。

枚举成员
SIN	三角正弦。
COS	三角余弦。
TAN	三角正切。
ARCSIN	反三角正弦。
ARCCOS	反三角余弦。
ARCTAN	反三角正切。
SINH	双曲正弦。
COSH	双曲余弦。
TANH	双曲正切。
ARCSINH	反双曲正弦。
ARCCOSH	反双曲余弦。
ARCTANH	反双曲正切。
EXP	指数 (底为 e，欧拉数)
LOG	自然对数 (底为 e)
SQRT	平方根 (x^0.5)
CBRT	立方根 (x^(1.0/3))
CEIL	不小于 arg 的最小整数值。
FLOOR	不大于 arg 的最大整数值
ABS	绝对值。
RINT	将浮点参数 arg 舍入为整数值。
BIT_INVERT	按位非 (~)
NOT	逻辑非 (!)
NEGATE	一元取反 (-)，仅适用于有符号数值和持续时间类型。

定义在行 119 文件 unary.hpp。

函数文档

cast()

std::unique_ptr<column> cudf::cast	(	column_view const &	input,
		data_type	out_type,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

将输入中指定数据类型的数据转换为输出中指定数据类型。

仅支持固定宽度类型。

参数

input	输入列
out_type	输出列的期望数据类型
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列设备内存的设备内存资源

返回值

大小与 `input` 相同、包含 cast 操作结果的列

异常

cudf::logic_error

如果 `out_type` 不是固定宽度类型

convert_fixed_to_floating()

template<typename Floating , typename Fixed , CUDF_ENABLE_IF(cuda::std::is_floating_point_v< Floating > &&is_fixed_point< Fixed >()) >

CUDF_HOST_DEVICE Floating cudf::convert_fixed_to_floating

(

Fixed

fixed

)

将定点值转换为浮点。

注意

此转换已从定点成员函数移至自由函数。这样做是为了避免将复杂的转换代码包含到不需要它的许多代码部分中，并且使这些转换发生的位置更明显。

模板参数

Floating	要转换为的浮点类型
Fixed	要从其转换的定点类型

参数

fixed

要转换的定点值

返回值

转换后的浮点值

定义在行 84 文件 unary.hpp。

convert_floating_to_fixed()

template<typename Fixed , typename Floating , CUDF_ENABLE_IF(cuda::std::is_floating_point_v< Floating > &&is_fixed_point< Fixed >()) >

CUDF_HOST_DEVICE Fixed cudf::convert_floating_to_fixed	(	Floating	floating,
		numeric::scale_type	scale
	)

将浮点值转换为定点。

注意

此转换已从定点成员函数移至自由函数。这样做是为了避免将复杂的转换代码包含到不需要它的许多代码部分中，并且使这些转换发生的位置更明显。

模板参数

Fixed	要转换为的定点类型
Floating	要从其转换的浮点类型

参数

floating	要转换的浮点值
scale	定点值的期望 scale

返回值

转换后的定点值

定义在行 54 文件 unary.hpp。

convert_to_floating()

template<typename Floating , typename Input , CUDF_ENABLE_IF(cuda::std::is_floating_point_v< Floating >) >

CUDF_HOST_DEVICE Floating cudf::convert_to_floating

(

Input

input

)

将值转换为浮点。

模板参数

Floating	要转换为的浮点类型
Input	要从其转换的输入类型

参数

input

要转换的输入值

返回值

转换后的浮点值

定义在行 107 文件 unary.hpp。

is_nan()

std::unique_ptr<column> cudf::is_nan	(	cudf::column_view const &	input,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，指示浮点值列中是否存在 `NaN` 值。输出中行 `i` 的元素为 `true`，如果 `input` 中行 i 的元素是 `NAN`，否则为 `false`

异常

cudf::logic_error

如果 `input` 是非浮点类型

参数

input	浮点元素列
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列设备内存的设备内存资源

返回值

一个非 nullable 的 `type_id::BOOL8` 元素列，其中 `true` 表示 `NAN` 值

is_not_nan()

std::unique_ptr<column> cudf::is_not_nan	(	cudf::column_view const &	input,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，指示浮点值列中不存在 `NaN` 值。输出中行 `i` 的元素为 `false`，如果 `input` 中行 i 的元素是 `NAN`，否则为 `true`

异常

cudf::logic_error

如果 `input` 是非浮点类型

参数

input	浮点元素列
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列设备内存的设备内存资源

返回值

一个非 nullable 的 `type_id::BOOL8` 元素列，其中 `false` 表示 `NAN` 值

is_null()

std::unique_ptr<cudf::column> cudf::is_null	(	cudf::column_view const &	input,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，其中 `input` 中每个元素对应的 `true` 表示值为空，`false` 表示值有效。

参数

input	输入为一个 `column_view`
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列设备内存的设备内存资源

返回值

一个非 nullable 的 `type_id::BOOL8` 元素列，其中 `true` 表示 `null` 值。

is_supported_cast()

bool cudf::is_supported_cast ( data_type  from, data_type  to  )

noexcept

检查是否支持两种数据类型之间的转换。

参数

from	源类型
to	目标类型

返回值

如果支持转换，则为 true。

is_valid()

std::unique_ptr<cudf::column> cudf::is_valid	(	cudf::column_view const &	input,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

创建一个 `type_id::BOOL8` 元素的列，其中 `input` 中每个元素对应的 `true` 表示值有效，`false` 表示值为空。

参数

input	输入为一个 `column_view`
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列设备内存的设备内存资源

返回值

一个非 nullable 的 `type_id::BOOL8` 元素列，其中 `false` 表示 `null` 值。

round()

std::unique_ptr<column> cudf::round	(	column_view const &	input,
		int32_t	decimal_places = 0,
		rounding_method	method = rounding_method::HALF_UP,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

将列中的所有值舍入到指定的小数位数。

`cudf::round` 当前支持对整数、浮点数以及 `decimal32` 和 `decimal64` 数字进行 HALF_UP 和 HALF_EVEN 舍入。对于 `decimal32` 和 `decimal64` 数字，负的 `numeric::scale` 等同于 `decimal_places`。

示例

using namespace cudf;
 
column_view a; // 包含 { 1.729, 17.29, 172.9, 1729 };
 
auto result1 = round(a); // { 2, 17, 173, 1729 }
auto result2 = round(a, 1); // { 1.7, 17.3, 172.9, 1729 }
auto result3 = round(a, -1); // { 0, 20, 170, 1730 }
 
column_view b; // 包含 { 1.5, 2.5, 1.35, 1.45, 15, 25 };
 
auto result4 = round(b, 0, rounding_method::HALF_EVEN); // { 2, 2, 1, 1, 15, 25};
auto result5 = round(b, 1, rounding_method::HALF_EVEN); // { 1.5, 2.5, 1.4, 1.4, 15, 25};
auto result6 = round(b, -1, rounding_method::HALF_EVEN); // { 0, 0, 0, 0, 20, 20};

参数

input	要舍入的值列
decimal_places	舍入到的小数位数（默认为 0）。如果为负数，则指定小数点左侧的位数。
method	舍入方法
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列设备内存的设备内存资源

返回值

每个值都经过舍入的列

unary_operation()

std::unique_ptr<cudf::column> cudf::unary_operation	(	cudf::column_view const &	input,
		cudf::unary_operator	op,
		rmm::cuda_stream_view	stream = cudf::get_default_stream(),
		rmm::device_async_resource_ref	mr = cudf::get_current_device_resource_ref()
	)

对列中的所有值执行一元操作。

注意：对于 `decimal32` 和 `decimal64`，仅支持 `ABS`、`CEIL` 和 `FLOOR`。

参数

input	输入为一个 `column_view`
op	要执行的操作
stream	用于设备内存操作和内核启动的 CUDA stream
mr	用于分配返回列设备内存的设备内存资源

返回值

大小与 `input` 相同、包含操作结果的列