特邀博文 / 独立研究员 Rising Odegua 与来自 Data Science Nigeria 的 Stephen Oni

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.jshttps://danfo.jsdata.org/

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.tensorconsole.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 rowsdfd.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：

Document

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 columnslet title = df['Name'].apply((x) => { return x.split(".")[0] }).values//replace in df    df.addColumn({ column: "Name", value: title })

//label Encode Name featurelet 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 MinMaxScalerlet 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/risenW/f54e4e5b6d92e7b1b9b1f30e884ca83c)。

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。

• 在 CodePen 上操作 Danfo.jshttps://codepen.io/risingodegua/pen/bGpwyYW

• 官方入门指南https://danfo.jsdata.org/getting-started

• Github 仓库https://github.com/opensource9ja/danfojs

• OneHotEncodershttps://danfo.jsdata.org/api-reference/general-functions/danfo.onehotencoder

• LabelEncodershttps://danfo.jsdata.org/api-reference/general-functions/danfo.labelencoder

• StandardScalerhttps://danfo.jsdata.org/api-reference/general-functions/danfo.standardscaler

• MinMaxScalerhttps://danfo.jsdata.org/api-reference/general-functions/danfo.minmaxscaler

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