5 najnovejših orodij za podatkovno znanost, ki bi jih morali uporabljati s Pythonom

Python je pridobil sloves zaradi svoje vsestranskosti in številnih orodij, zaradi česar je najprimernejši jezik za podatkovno znanost. Številne knjižnice so spodbujale inovacije na tem področju. Če želite izboljšati svoje sposobnosti in raziskati nove priložnosti, je pomembno, da ste na tekočem z nastajajočimi orodji.

1. ConnectorX: poenostavitev nalaganja podatkov

Medtem ko je večina podatkov v bazah podatkov, se izračuni običajno izvajajo zunaj njih. Vendar lahko prenos podatkov v baze podatkov in iz njih za dejansko delo povzroči upočasnitev.

ConnectorX naloži podatke iz baz podatkov v številna običajna orodja za prepiranje podatkov v Pythonu in ohranja stvari hitre tako, da zmanjša količino dela, ki ga je treba opraviti.

ConnectorX uporablja knjižnica programskega jezika Rust v svojem jedru. To omogoča optimizacije, kot je možnost nalaganja iz vira podatkov vzporedno s particioniranjem.

Podatki v bazi podatkov PostgreSQL, na primer, ga lahko naložite na ta način, tako da določite particijski stolpec.

IConnectorX podpira tudi branje podatkov iz različnih baz podatkov, vključno z MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL in Oracle.

Rezultate lahko pretvorite v Pandas ali PyArrow DataFrames ali jih preusmerite v Modin, Dask ali Polars z uporabo PyArrow.

2. DuckDB: krepitev delovnih obremenitev analitičnih poizvedb

DuckDB uporablja stolpčno shrambo podatkov in optimizira za dolgotrajne delovne obremenitve analitičnih poizvedb. Ponuja vse funkcije, ki bi jih pričakovali od običajne zbirke podatkov, vključno s transakcijami ACID.

Poleg tega ga lahko nastavite v okolju Python z enim samim ukazom pip install, s čimer odpravite potrebo po ločeni konfiguraciji programske opreme.

DuckDB zaužije podatke v formatu CSV, JSON ali Parquet. DuckDB izboljša učinkovitost z razdelitvijo nastalih baz podatkov v ločene fizične datoteke glede na ključe, kot sta leto in mesec.

Ko uporabljate DuckDB za poizvedovanje, se obnaša kot običajna relacijska baza podatkov, ki jo poganja SQL, vendar z dodatnimi funkcijami, kot je jemanje naključnih vzorcev podatkov in ustvarjanje okenskih funkcij.

Poleg tega DuckDB ponuja uporabne razširitve, kot so iskanje po celotnem besedilu, uvoz/izvoz v Excel, neposredne povezave do SQLite in PostgreSQL, ki izvažajo datoteke v formatu Parquet in podpirajo različne pogoste formate geoprostorskih podatkov in vrste.

3. Optimus: poenostavljena manipulacija podatkov

Čiščenje in priprava podatkov za DataFrame-centrične projekte je lahko eno manj zavidljivih opravil. Optimus je nabor orodij vse v enem, zasnovan za nalaganje, raziskovanje, čiščenje in pisanje podatkov nazaj v različne vire podatkov.

Optimus lahko uporablja Pandas, Dask, CUDF (in Dask + CUDF), Vaex ali Spark kot osnovni podatkovni mehanizem. Naložite lahko iz in shranite nazaj v Arrow, Parquet, Excel, različne skupne vire podatkovnih baz ali formate ravnih datotek, kot sta CSV in JSON.

API za obdelavo podatkov v Optimusu je kot Pandas, vendar ponuja več .rows() in .cols() dostopniki. Ti pripomočki zelo olajšajo izvajanje različnih nalog.

Na primer, lahko razvrstite DataFrame, ga filtrirate na podlagi vrednosti stolpca, spremenite podatke z uporabo posebnih meril ali zožite operacije na podlagi določenih pogojev. Poleg tega Optimus vključuje procesorje, zasnovane za obdelavo običajnih tipov podatkov iz resničnega sveta, kot so e-poštni naslovi in ​​URL-ji.

Pomembno se je zavedati, da je Optimus trenutno v aktivnem razvoju, njegova zadnja uradna izdaja pa je bila leta 2020. Posledično je morda manj posodobljen v primerjavi z drugimi komponentami v vašem skladu.

4. Polars: pospeševanje DataFrames

Če ugotovite, da delate z DataFrames in ste razočarani zaradi omejitev zmogljivosti Pandas, Polari je odlična rešitev. Ta knjižnica DataFrame za Python ponuja priročno sintakso, kot je Pandas.

V nasprotju s Pandami Polars uporablja knjižnico, napisano v Rustu, ki poveča zmogljivosti vaše strojne opreme takoj po namestitvi. Za uživanje v funkcijah za izboljšanje zmogljivosti, kot je vzporedna obdelava ali SIMD, vam ni treba uporabljati posebne sintakse.

Tudi preproste operacije, kot je branje iz datoteke CSV, so hitrejše. Poleg tega Polars ponuja tako željne kot lene načine izvajanja, kar omogoča takojšnjo izvedbo poizvedbe ali odloženo, dokler ni potrebno.

Zagotavlja tudi pretočni API za inkrementalno obdelavo poizvedb, čeprav ta funkcija morda še ni na voljo za vse funkcije. Razvijalci Rust lahko ustvarijo tudi lastne razširitve Polars z uporabo pyo3.

5. Snakemake: Avtomatizacija delovnih tokov znanosti o podatkih

Vzpostavitev delovnih tokov podatkovne znanosti predstavlja izzive, zagotavljanje doslednosti in predvidljivosti pa je lahko še težje. Snakemake to obravnava z avtomatizacijo nastavitev analize podatkov v Pythonu, kar zagotavlja dosledne rezultate za vse.

Veliko obstoječih podatkovnih znanstvenih projektov se opira na Snakemake. Ko postaja vaš delovni tok podatkovne znanosti bolj zapleten, postane avtomatizacija s Snakemake koristna.

Poteki dela Snakemake so podobni potekom dela GNU make. V Snakemakeu definirate želene rezultate s pravili, ki določajo vhod, izhod in potrebne ukaze. Pravila delovnega toka lahko naredite večnitna, da izkoristite prednosti vzporedne obdelave.

Poleg tega lahko konfiguracijski podatki izvirajo iz datotek JSON/YAML. Delovni tokovi vam prav tako omogočajo, da definirate funkcije za preoblikovanje podatkov, uporabljenih v pravilih, in beleženje dejanj, izvedenih v vsakem koraku.

Snakemake oblikuje delovna mesta tako, da so prenosljiva in uvedljiva v okoljih, ki jih upravlja Kubernetes, ali posebnih platformah v oblaku, kot sta Google Cloud Life Sciences ali Tibanna na AWS.

Poteke dela lahko zamrznete, da uporabite natančen nabor paketov, izvedeni poteki dela pa lahko skupaj shranite ustvarjene teste enot. Za dolgoročno arhiviranje lahko poteke dela shranite kot datoteke tar.

Z uporabo teh najnovejših orodij za podatkovno znanost lahko povečate svojo produktivnost, razširite svoje zmogljivosti in se podate na vznemirljiva potovanja, ki temeljijo na podatkih. Vendar ne pozabite, da se krajina podatkovne znanosti razvija. Če želite ostati v ospredju, še naprej raziskujte, eksperimentirajte in se prilagajajte novim orodjem in tehnikam, ki se pojavljajo na tem spreminjajočem se področju.