5 cele mai recente instrumente pentru știința datelor pe care ar trebui să le utilizați cu Python

Python și-a câștigat o reputație pentru versatilitatea și numeroasele instrumente, făcându-l limbajul preferat pentru știința datelor. Multe biblioteci au încurajat inovația în acest domeniu. Pentru a vă îmbunătăți abilitățile și a explora noi oportunități, este important să fiți la curent cu instrumentele emergente.

1. ConnectorX: simplificarea încărcării datelor

În timp ce majoritatea datelor se află în baze de date, calculele au loc de obicei în afara acestora. Cu toate acestea, transferul de date către și din baze de date pentru munca efectivă poate introduce încetiniri.

ConnectorX încarcă datele din bazele de date în multe instrumente comune de dispută de date în Python și menține lucrurile rapide reducând la minimum cantitatea de muncă de făcut.

Utilizează ConnectorX o bibliotecă de limbaj de programare Rust în miezul ei. Acest lucru permite optimizări, cum ar fi posibilitatea de a încărca dintr-o sursă de date în paralel cu partiționarea.

Date din baza de date PostgreSQL, de exemplu, îl puteți încărca în acest fel specificând o coloană de partiție.

IConnectorX acceptă, de asemenea, citirea datelor din diferite baze de date, inclusiv MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL și Oracle.

Puteți transforma rezultatele în Pandas sau PyArrow DataFrames sau le puteți redirecționa către Modin, Dask sau Polars folosind PyArrow.

2. DuckDB: Împuternicirea sarcinilor de lucru cu interogări analitice

DuckDB utilizează un depozit de date în coloană și se optimizează pentru sarcinile de lucru de interogare analitică de lungă durată. Oferă toate caracteristicile la care te-ai aștepta de la o bază de date convențională, inclusiv tranzacțiile ACID.

În plus, îl puteți configura într-un mediu Python cu o singură comandă de instalare pip, eliminând necesitatea unei configurații separate de suită de software.

DuckDB ingerează date în format CSV, JSON sau Parquet. DuckDB îmbunătățește eficiența prin împărțirea bazelor de date rezultate în fișiere fizice separate, în funcție de chei precum anul și luna.

Când utilizați DuckDB pentru interogări, se comportă ca o bază de date relațională obișnuită alimentată de SQL, dar cu caracteristici suplimentare, cum ar fi preluarea de mostre aleatorii de date și crearea de funcții de fereastră.

Mai mult, DuckDB oferă extensii utile, cum ar fi căutarea full-text, import/export Excel, conexiuni directe la SQLite și PostgreSQL, exportând fișiere în format Parquet și acceptând diverse formate comune de date geospațiale și tipuri.

3. Optimus: eficientizarea manipulării datelor

Curățarea și pregătirea datelor pentru proiecte centrate pe DataFrame poate fi una dintre sarcinile mai puțin de invidiat. Optimus este un set de instrumente all-in-one conceput pentru a încărca, explora, curăța și scrie date înapoi în diverse surse de date.

Optimus poate folosi Pandas, Dask, CUDF (și Dask + CUDF), Vaex sau Spark ca motor de date de bază. Puteți încărca și salva înapoi în Arrow, Parquet, Excel, diferite surse comune de baze de date sau formate de fișiere plat, cum ar fi CSV și JSON.

API-ul de manipulare a datelor din Optimus este ca Pandas, dar oferă mai mult .rânduri() și .cols() accesorii. Aceste accesorii fac diversele sarcini mult mai ușor de realizat.

De exemplu, puteți sorta un DataFrame, îl puteți filtra în funcție de valorile coloanei, puteți modifica datele utilizând criterii specifice sau puteți restrânge operațiunile în funcție de anumite condiții. În plus, Optimus include procesoare concepute pentru a gestiona tipuri comune de date din lumea reală, cum ar fi adresele de e-mail și adresele URL.

Este important să știți că Optimus se află în prezent în dezvoltare activă, iar ultima sa lansare oficială a fost în 2020. Ca rezultat, poate fi mai puțin actualizat în comparație cu alte componente din stiva dumneavoastră.

4. Polars: Accelerarea DataFrames

Dacă lucrezi cu DataFrames și te simți frustrat de limitările de performanță ale Pandas, Polari este o solutie excelenta. Această bibliotecă DataFrame pentru Python oferă o sintaxă convenabilă precum Pandas.

Spre deosebire de Pandas, Polars folosește o bibliotecă scrisă în Rust care maximizează capabilitățile hardware-ului dvs. din cutie. Nu trebuie să utilizați o sintaxă specială pentru a vă bucura de funcții de îmbunătățire a performanței, cum ar fi procesarea paralelă sau SIMD.

Chiar și operațiunile simple precum citirea dintr-un fișier CSV sunt mai rapide. În plus, Polars oferă atât moduri de execuție nerăbdătoare, cât și leneșe, permițând executarea imediată a interogărilor sau amânată până când este necesar.

De asemenea, oferă un API de streaming pentru procesarea incrementală a interogărilor, deși este posibil ca această caracteristică să nu fie încă disponibilă pentru toate funcțiile. Dezvoltatorii Rust își pot crea propriile extensii Polars folosind pyo3.

5. Snakemake: automatizarea fluxurilor de lucru pentru știința datelor

Configurarea fluxurilor de lucru pentru știința datelor ridică provocări, iar asigurarea coerenței și predictibilității poate fi și mai dificilă. Snakemake abordează acest lucru prin automatizarea setărilor de analiză a datelor în Python, asigurând rezultate consistente pentru toată lumea.

Multe proiecte existente de știință a datelor se bazează pe Snakemake. Pe măsură ce fluxul dvs. de lucru în domeniul științei datelor devine mai complex, automatizarea acestuia cu Snakemake devine benefică.

Fluxurile de lucru Snakemake seamănă cu fluxurile de lucru GNU make. În Snakemake, definiți rezultatele dorite folosind reguli, care specifică intrarea, ieșirea și comenzile necesare. Puteți face regulile fluxului de lucru multithread pentru a obține beneficii din procesarea paralelă.

În plus, datele de configurare pot proveni din fișiere JSON/YAML. Fluxurile de lucru vă permit, de asemenea, să definiți funcții pentru transformarea datelor utilizate în reguli și acțiunile de înregistrare în jurnal efectuate la fiecare pas.

Snakemake proiectează lucrări pentru a fi portabile și implementabile în medii gestionate de Kubernetes sau platforme cloud specifice, cum ar fi Google Cloud Life Sciences sau Tibanna pe AWS.

Puteți îngheța fluxurile de lucru pentru a utiliza un set de pachete precis, iar fluxurile de lucru executate pot stoca teste unitare generate cu ele. Pentru arhivarea pe termen lung, puteți stoca fluxurile de lucru ca tarball-uri.

Prin adoptarea acestor instrumente de știință a datelor, vă puteți crește productivitatea, vă puteți extinde capacitățile și puteți porni în călătorii interesante bazate pe date. Cu toate acestea, amintiți-vă că peisajul științei datelor evoluează. Pentru a rămâne în prim-plan, continua să explorezi, să experimentezi și să te adaptezi la noile instrumente și tehnici care apar în acest domeniu în schimbare.