5 legújabb adattudományi eszköz, amelyet a Pythonnal kell használnia

A Python sokoldalúsága és számos eszköze miatt szerzett hírnevet, így az adattudomány kedvelt nyelve. Számos könyvtár ösztönözte az innovációt ezen a területen. A készségek fejlesztéséhez és az új lehetőségek felfedezéséhez fontos, hogy naprakész maradjon a feltörekvő eszközökkel.

1. ConnectorX: Az adatok betöltésének egyszerűsítése

Míg a legtöbb adat adatbázisokban található, a számítások általában azokon kívül történnek. Mégis, az adatok adatbázisokba és adatbázisokból való átvitele tényleges munkához lassulást okozhat.

CsatlakozóX betölti az adatokat az adatbázisokból a Python számos elterjedt adatrögzítő eszközébe, és az elvégzendő munka mennyiségének minimalizálásával gyorsítja a dolgokat.

ConnectorX használ egy Rust programnyelvi könyvtár Magjában. Ez olyan optimalizálásokat tesz lehetővé, mint például az adatforrásból történő betöltés a particionálással párhuzamosan.

Adatok a PostgreSQL adatbázisbanígy például egy partícióoszlop megadásával töltheti be.

Az IConnectorX emellett támogatja az adatok beolvasását különböző adatbázisokból, köztük a MySQL/MariaDB, az SQLite, az Amazon Redshift, a Microsoft SQL Server, az Azure SQL és az Oracle adatbázisokból.

Az eredményeket átalakíthatja Pandas vagy PyArrow DataFrame-ekké, vagy átirányíthatja őket a Modin, a Dask vagy a Polars alkalmazásba a PyArrow segítségével.

2. DuckDB: Az analitikai lekérdezési munkaterhelések felhatalmazása

DuckDB oszlopos adattárat használ, és optimalizálja a hosszú távú analitikus lekérdezési munkaterheléseket. Minden olyan szolgáltatást kínál, amely egy hagyományos adatbázistól elvárható, beleértve az ACID tranzakciókat is.

Ezenkívül Python környezetben is beállíthatja egyetlen pip telepítési paranccsal, így nincs szükség külön szoftverkészlet-konfigurációra.

A DuckDB CSV, JSON vagy Parquet formátumban dolgozza fel az adatokat. A DuckDB javítja a hatékonyságot azáltal, hogy az eredményül kapott adatbázisokat külön fizikai fájlokra osztja fel olyan kulcsok szerint, mint az év és a hónap.

Ha a DuckDB-t használja lekérdezéshez, az úgy viselkedik, mint egy normál SQL-alapú relációs adatbázis, de olyan extra szolgáltatásokkal, mint például véletlenszerű adatminták vétele és ablakfüggvények létrehozása.

Ezenkívül a DuckDB olyan hasznos bővítményeket is biztosít, mint a teljes szöveges keresés, az Excel importálása/exportálása, a közvetlen kapcsolatok SQLite és PostgreSQL, fájlok exportálása Parquet formátumban, valamint különféle általános térinformatikai formátumok és típusok.

3. Optimus: Az adatmanipuláció egyszerűsítése

A DataFrame-központú projektek adatainak tisztítása és előkészítése a kevésbé irigylésre méltó feladatok közé tartozik. Optimus egy minden az egyben eszközkészlet, amely az adatok betöltésére, feltárására, tisztítására és különféle adatforrásokba való visszaírására szolgál.

Az Optimus a Pandas, a Dask, a CUDF (és a Dask + CUDF), a Vaex vagy a Spark funkciót használhatja alapul szolgáló adatmotorként. Az Arrow, Parquet, Excel, különféle általános adatbázis-forrásokból vagy olyan sima fájlformátumokból, mint a CSV és a JSON, betölthet és visszamenthet.

Az Optimus adatmanipulációs API-ja olyan, mint a Pandas, de többet kínál .rows() és .cols() kiegészítők. Ezek a tartozékok jelentősen megkönnyítik a különféle feladatok elvégzését.

Például rendezheti a DataFrame-et, szűrheti oszlopértékek alapján, módosíthatja az adatokat meghatározott feltételek alapján, vagy bizonyos feltételek alapján szűkítheti a műveleteket. Ezenkívül az Optimus olyan processzorokat is tartalmaz, amelyek az általános valós adattípusok, például az e-mail címek és az URL-ek kezelésére szolgálnak.

Fontos tudni, hogy az Optimus jelenleg aktív fejlesztés alatt áll, és az utolsó hivatalos kiadás 2020-ban volt. Ennek eredményeként előfordulhat, hogy kevésbé naprakész a verem többi összetevőjéhez képest.

4. Polars: Accelerating DataFrames

Ha úgy találja magát, hogy DataFrames-szel dolgozik, és frusztrálja a Pandák teljesítménybeli korlátai, Polars kiváló megoldás. Ez a Python DataFrame-könyvtár olyan kényelmes szintaxist kínál, mint a Pandas.

A Pandákkal ellentétben a Polars egy Rust nyelven írt könyvtárat használ, amely maximalizálja a hardver képességeit a dobozból kivéve. Nem kell speciális szintaxist használnia a teljesítménynövelő funkciók, például a párhuzamos feldolgozás vagy a SIMD használatához.

Még az egyszerű műveletek, például a CSV-fájlból való olvasás is gyorsabbak. Ezenkívül a Polars lelkes és lusta végrehajtási módokat is kínál, lehetővé téve a lekérdezések azonnali végrehajtását, vagy elhalasztva, amíg szükséges.

Ezenkívül egy streaming API-t is biztosít a növekményes lekérdezések feldolgozásához, bár ez a funkció még nem érhető el minden funkcióhoz. A Rust fejlesztők saját Polars bővítményeiket is létrehozhatják a pyo3 segítségével.

5. Snakemake: Adattudományi munkafolyamatok automatizálása

Az adattudományi munkafolyamatok beállítása kihívásokat jelent, a következetesség és a kiszámíthatóság biztosítása pedig még nehezebb lehet. Snakemake ezt az adatelemzési beállítások Pythonban történő automatizálásával kezeli, így mindenki számára egységes eredményeket biztosít.

Számos meglévő adattudományi projekt a Snakemake-re támaszkodik. Ahogy az adattudományi munkafolyamat egyre összetettebbé válik, a Snakemake segítségével történő automatizálás hasznossá válik.

A Snakemake munkafolyamatok a GNU make munkafolyamatokhoz hasonlítanak. A Snakemake-ben szabályok segítségével határozhatja meg a kívánt eredményeket, amelyek meghatározzák a bemenetet, a kimenetet és a szükséges parancsokat. A munkafolyamat-szabályokat többszálassá teheti, hogy kihasználja a párhuzamos feldolgozás előnyeit.

Ezenkívül a konfigurációs adatok JSON/YAML-fájlokból származhatnak. A munkafolyamatok lehetővé teszik a szabályokban használt adatok átalakításához és az egyes lépéseknél végrehajtott naplózási műveletek függvényeinek meghatározását is.

A Snakemake úgy tervezi a feladatokat, hogy azok hordozhatóak és telepíthetőek legyenek Kubernetes által felügyelt környezetekben vagy meghatározott felhőplatformokon, mint például a Google Cloud Life Sciences vagy a Tibanna on AWS.

Pontos csomagkészlet használatához lefagyaszthatja a munkafolyamatokat, a végrehajtott munkafolyamatok pedig tárolhatják velük a generált egységteszteket. A hosszú távú archiváláshoz a munkafolyamatokat tarball-ként tárolhatja.

A legújabb adattudományi eszközökkel növelheti termelékenységét, bővítheti képességeit, és izgalmas, adatvezérelt utakra indulhat. Ne feledje azonban, hogy az adattudományi környezet fejlődik. Ahhoz, hogy az élvonalban maradjon, folytassa a felfedezést, a kísérletezést, és alkalmazkodjon azokhoz az új eszközökhöz és technikákhoz, amelyek ezen a változó területen jelennek meg.