5 najnovijih alata za znanost podataka koje biste trebali koristiti s Pythonom

Python je stekao reputaciju zbog svoje svestranosti i mnogih alata, što ga čini preferiranim jezikom za znanost podataka. Mnoge su knjižnice potaknule inovacije u ovom području. Kako biste poboljšali svoje vještine i istražili nove mogućnosti, važno je biti u tijeku s novim alatima.

1. ConnectorX: Pojednostavljenje učitavanja podataka

Dok se većina podataka nalazi u bazama podataka, izračuni se obično odvijaju izvan njih. Ipak, prijenos podataka u i iz baza podataka za stvarni rad može dovesti do usporavanja.

PriključakX učitava podatke iz baza podataka u mnoge uobičajene alate za prepiranje podataka u Pythonu i održava stvari brzima minimiziranjem količine posla koji treba obaviti.

ConnectorX koristi knjižnica Rust programskog jezika u svojoj srži. To omogućuje optimizacije poput mogućnosti učitavanja iz izvora podataka paralelno s particioniranjem. Podaci u PostgreSQL bazi podataka, na primjer, možete ga učitati na ovaj način navođenjem particijskog stupca.

IConnectorX također podržava čitanje podataka iz raznih baza podataka, uključujući MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL i Oracle.

Rezultate možete transformirati u Pandas ili PyArrow DataFrames ili ih preusmjeriti na Modin, Dask ili Polars pomoću PyArrowa.

2. DuckDB: Osnaživanje radnih opterećenja analitičkih upita

DuckDB koristi pohranu podataka u stupcima i optimizira za dugotrajna radna opterećenja analitičkih upita. Nudi sve značajke koje biste očekivali od konvencionalne baze podataka, uključujući ACID transakcije.

Nadalje, možete ga postaviti u Python okruženju s jednom pip install naredbom, eliminirajući potrebu za zasebnom konfiguracijom softverskog paketa.

DuckDB unosi podatke u CSV, JSON ili Parquet formatu. DuckDB poboljšava učinkovitost dijeljenjem rezultirajućih baza podataka u zasebne fizičke datoteke prema ključevima kao što su godina i mjesec.

Kada koristite DuckDB za upite, ponaša se kao obična relacijska baza podataka koju pokreće SQL, ali s dodatnim značajkama kao što je uzimanje nasumičnih uzoraka podataka i stvaranje prozorskih funkcija.

Štoviše, DuckDB pruža korisna proširenja kao što su pretraživanje cijelog teksta, uvoz/izvoz programa Excel, izravne veze s SQLite i PostgreSQL, izvoz datoteka u formatu Parquet i podržavanje raznih uobičajenih formata geoprostornih podataka i vrste.

3. Optimus: Pojednostavljena manipulacija podacima

Čišćenje i priprema podataka za DataFrame-centrične projekte može biti jedan od manje zavidnih zadataka. Optimus je sve-u-jednom skup alata dizajniran za učitavanje, istraživanje, čišćenje i pisanje podataka natrag u različite izvore podataka.

Optimus može koristiti Pandas, Dask, CUDF (i Dask + CUDF), Vaex ili Spark kao temeljni pogon podataka. Možete učitati i spremiti natrag u Arrow, Parquet, Excel, razne uobičajene izvore baza podataka ili formate ravnih datoteka poput CSV i JSON.

API za manipulaciju podacima u Optimusu je kao Pandas, ali nudi više .rows() i .stupci () pristupnici. Ovi dodaci olakšavaju obavljanje raznih zadataka.

Na primjer, možete sortirati DataFrame, filtrirati ga na temelju vrijednosti stupca, promijeniti podatke pomoću određenih kriterija ili suziti operacije na temelju određenih uvjeta. Štoviše, Optimus uključuje procesore dizajnirane za obradu uobičajenih vrsta podataka iz stvarnog svijeta kao što su adrese e-pošte i URL-ovi.

Važno je znati da je Optimus trenutno u aktivnom razvoju, a njegovo posljednje službeno izdanje bilo je 2020. Kao rezultat toga, može biti manje ažuran u usporedbi s drugim komponentama u vašem stogu.

4. Polars: Ubrzavanje DataFramesa

Ako se nađete u radu s DataFramesom i frustrirani ste ograničenjima izvedbe Pandasa, Polari je izvrsno rješenje. Ova biblioteka DataFrame za Python nudi prikladnu sintaksu poput Pandas.

Za razliku od Panda, Polars koristi biblioteku napisanu u Rustu koja maksimizira mogućnosti vašeg hardvera odmah po otvaranju. Ne trebate koristiti posebnu sintaksu da biste uživali u značajkama koje poboljšavaju performanse kao što su paralelna obrada ili SIMD.

Čak su i jednostavne operacije poput čitanja iz CSV datoteke brže. Dodatno, Polars nudi i željne i lijene načine izvršavanja, dopuštajući trenutno izvršenje upita ili odgođeno dok ne bude potrebno.

Također pruža API za strujanje za inkrementalnu obradu upita, iako ova značajka možda još nije dostupna za sve funkcije. Rust programeri također mogu kreirati vlastita Polars proširenja koristeći pyo3.

5. Snakemake: Automatiziranje tijeka rada znanosti o podacima

Postavljanje tijekova rada u znanosti o podacima postavlja izazove, a osiguravanje dosljednosti i predvidljivosti može biti još teže. Snakemake rješava to automatiziranjem postavki analize podataka u Pythonu, osiguravajući dosljedne rezultate za sve.

Mnogi postojeći projekti znanosti o podacima oslanjaju se na Snakemake. Kako vaš radni tijek znanosti o podacima postaje sve složeniji, njegova automatizacija pomoću Snakemakea postaje korisna.

Snakemake tijek rada nalikuje GNU make tijek rada. U Snakemakeu definirate željene ishode pomoću pravila koja određuju ulaz, izlaz i potrebne naredbe. Pravila tijeka rada možete učiniti višenitnim kako biste imali koristi od paralelne obrade.

Dodatno, konfiguracijski podaci mogu potjecati iz JSON/YAML datoteka. Tijek rada također vam omogućuje da definirate funkcije za transformaciju podataka koji se koriste u pravilima i zapisivanje radnji poduzetih u svakom koraku.

Snakemake dizajnira poslove tako da budu prenosivi i primjenjivi u okruženjima kojima upravlja Kubernetes ili određenim platformama u oblaku kao što su Google Cloud Life Sciences ili Tibanna na AWS-u.

Možete zamrznuti tijekove rada da biste koristili precizan skup paketa, a izvršeni tijekovi rada mogu sa sobom pohraniti generirane jedinične testove. Za dugoročno arhiviranje možete pohraniti tijekove rada kao arhivirane datoteke.

Prihvaćanjem ovih najnovijih alata za podatkovnu znanost možete povećati svoju produktivnost, proširiti svoje sposobnosti i krenuti na uzbudljiva putovanja vođena podacima. Ipak, imajte na umu da se područje znanosti o podacima razvija. Kako biste ostali na čelu, nastavite istraživati, eksperimentirati i prilagođavati se novim alatima i tehnikama koje se pojavljuju u ovom promjenjivom području.