5 uusimat andmeteaduse tööriista, mida peaksite Pythoniga kasutama

Python on saavutanud maine oma mitmekülgsuse ja paljude tööriistade poolest, muutes selle andmeteaduse eelistatud keeleks. Paljud raamatukogud on julgustanud selles valdkonnas uuendusi. Oma oskuste parandamiseks ja uute võimaluste avastamiseks on oluline olla kursis uute tööriistadega.

1. ConnectorX: andmete laadimise lihtsustamine

Kuigi enamik andmeid asub andmebaasides, tehakse arvutusi tavaliselt väljaspool neid. Kuid andmete edastamine andmebaasidesse ja andmebaasidest tegeliku töö jaoks võib aeglustada.

ConnectorX laadib andmed andmebaasidest Pythonis paljudesse tavalistesse andmevahetustööriistadesse ja hoiab asjad kiiresti, minimeerides tehtava töö hulka.

ConnectorX kasutab Rusti programmeerimiskeele raamatukogu selle tuumas. See võimaldab optimeerida, näiteks andmeallikast laadida paralleelselt partitsioonidega. Andmed PostgreSQL andmebaasisNäiteks saate selle laadida sel viisil, määrates partitsiooni veeru.

IConnectorX toetab ka andmete lugemist erinevatest andmebaasidest, sealhulgas MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL ja Oracle.

Saate muuta tulemused Pandadeks või PyArrow DataFrame'ideks või suunata need ümber Modini, Daski või Polarsi, kasutades PyArrow.

2. DuckDB: analüütiliste päringute töökoormuse suurendamine

DuckDB kasutab veerukujulist andmesalvet ja optimeerib pikaajaliste analüütiliste päringute töökoormuste jaoks. See pakub kõiki funktsioone, mida tavapäraselt andmebaasilt oodata võiks, sealhulgas ACID tehingud.

Lisaks saate selle seadistada Pythoni keskkonnas ühe pip-installi käsuga, välistades vajaduse eraldi tarkvarakomplekti konfiguratsiooni järele.

DuckDB neelab andmeid CSV-, JSON- või Parquet-vormingus. DuckDB parandab tõhusust, jagades saadud andmebaasid eraldi füüsilisteks failideks vastavalt võtmetele, nagu aasta ja kuu.

Kui kasutate päringute tegemiseks DuckDB-d, käitub see nagu tavaline SQL-i toega relatsiooniandmebaas, kuid sellel on lisafunktsioonid, nagu juhuslike andmeproovide võtmine ja aknafunktsioonide loomine.

Lisaks pakub DuckDB kasulikke laiendusi, nagu täistekstiotsing, Exceli import/eksport, otseühendused SQLite ja PostgreSQL, eksportivad faile Parquet-vormingus ning toetavad erinevaid levinud georuumiandmete vorminguid ja tüübid.

3. Optimus: andmetega manipuleerimise sujuvamaks muutmine

DataFrame-kesksete projektide jaoks andmete puhastamine ja ettevalmistamine võib olla üks vähem kadestamisväärseid ülesandeid. Optimus on kõik-ühes tööriistakomplekt, mis on loodud andmete laadimiseks, uurimiseks, puhastamiseks ja erinevatesse andmeallikatesse tagasi kirjutamiseks.

Optimus saab aluseks oleva andmemootorina kasutada Pandas, Dask, CUDF (ja Dask + CUDF), Vaex või Spark. Saate laadida ja salvestada tagasi Noolest, Parketist, Excelist, erinevatest levinud andmebaasiallikatest või lamefailivormingutest, nagu CSV ja JSON.

Andmetöötluse API Optimuses on nagu Pandas, kuid pakub rohkem .rows() ja .tulbad () tarvikud. Need lisaseadmed muudavad erinevate ülesannete täitmise palju lihtsamaks.

Näiteks saate sortida DataFrame'i, filtreerida seda veeru väärtuste alusel, muuta andmeid kindlate kriteeriumide alusel või kitsendada toiminguid teatud tingimustel. Lisaks sisaldab Optimus protsessoreid, mis on loodud töötlema tavalisi reaalmaailma andmetüüpe, nagu e-posti aadressid ja URL-id.

Oluline on olla teadlik, et Optimus on praegu aktiivses arenduses ja selle viimane ametlik väljalase ilmus 2020. aastal. Selle tulemusena võib see olla vähem ajakohane võrreldes teiste virna komponentidega.

4. Polars: kiirendavad andmeraamid

Kui leiate end töötamast DataFramesiga ja olete Pandade jõudluspiirangute pärast pettunud, Polarid on suurepärane lahendus. See Pythoni DataFrame'i teek pakub mugavat süntaksit nagu Pandas.

Vastupidiselt Pandadele kasutab Polars Rust keeles kirjutatud teeki, mis maksimeerib teie riistvara võimalusi. Te ei pea kasutama spetsiaalset süntaksit, et nautida jõudlust parandavaid funktsioone, nagu paralleeltöötlus või SIMD.

Isegi lihtsad toimingud, nagu CSV-failist lugemine, on kiiremad. Lisaks pakub Polars nii innukaid kui ka laisaid täitmisrežiime, võimaldades päringu viivitamatut täitmist või vajaduseni edasi lükata.

See pakub ka voogesituse API-d päringute järkjärguliseks töötlemiseks, kuigi see funktsioon ei pruugi kõigi funktsioonide jaoks veel saadaval olla. Rooste arendajad saavad pyo3 abil luua ka oma Polarsi laiendused.

5. Snakemake: andmeteaduse töövoogude automatiseerimine

Andmeteaduse töövoogude seadistamine tekitab väljakutseid ning järjepidevuse ja prognoositavuse tagamine võib olla veelgi keerulisem. Snakemake lahendab selle, automatiseerides Pythonis andmeanalüüsi seadistusi, tagades kõigile ühtsed tulemused.

Paljud olemasolevad andmeteaduse projektid tuginevad Snakemake'ile. Kuna teie andmeteaduse töövoog muutub keerukamaks, muutub selle automatiseerimine Snakemake'iga kasulikuks.

Snakemake'i töövood meenutavad GNU make töövooge. Snakemake'is saate määratleda soovitud tulemused reeglite abil, mis määravad sisendi, väljundi ja vajalikud käsud. Paralleeltöötlusest kasu saamiseks saate muuta töövooreeglid mitmelõimeliseks.

Lisaks võivad konfiguratsiooniandmed pärineda JSON-/YAML-failidest. Töövood võimaldavad teil määratleda ka funktsioone reeglites kasutatavate andmete teisendamiseks ja igas etapis tehtavate logitoimingute jaoks.

Snakemake kujundab töökohad nii, et need oleksid kaasaskantavad ja juurutatavad Kubernetese hallatavates keskkondades või kindlates pilveplatvormides, nagu Google Cloud Life Sciences või Tibanna on AWS.

Täpse paketikomplekti kasutamiseks saate töövood külmutada ja käivitatud töövood saavad nendega salvestada loodud ühikuteste. Pikaajaliseks arhiveerimiseks saate töövooge salvestada tarballidena.

Kasutades neid uusimaid andmeteaduse tööriistu, saate tõsta oma tootlikkust, laiendada oma võimalusi ja alustada põnevaid andmepõhiseid teekondi. Siiski pidage meeles, et andmeteaduse maastik areneb. Esirinnas püsimiseks jätkake uurimist, katsetamist ja kohanemist uute tööriistade ja tehnikatega, mis selles muutuvas valdkonnas esile kerkivad.