5 naujausi duomenų mokslo įrankiai, kuriuos turėtumėte naudoti su Python

„Python“ įgijo reputaciją dėl savo universalumo ir daugybės įrankių, todėl ji yra tinkamiausia duomenų mokslo kalba. Daugelis bibliotekų skatino naujoves šioje srityje. Norint tobulinti savo įgūdžius ir ištirti naujas galimybes, svarbu neatsilikti nuo naujų įrankių.

1. ConnectorX: duomenų įkėlimo supaprastinimas

Nors dauguma duomenų yra duomenų bazėse, skaičiavimai dažniausiai vyksta už jų ribų. Tačiau duomenų perkėlimas į duomenų bazes ir iš jų faktiniam darbui gali sulėtėti.

JungtisX įkelia duomenis iš duomenų bazių į daugelį įprastų „Python“ duomenų keitimo įrankių ir užtikrina greitą darbą, sumažindamas atliekamo darbo kiekį.

„ConnectorX“ naudoja Rust programavimo kalbos biblioteka jos esme. Tai leidžia optimizuoti, pavyzdžiui, galimybę įkelti iš duomenų šaltinio lygiagrečiai su skaidymu. Duomenys PostgreSQL duomenų bazėjePavyzdžiui, galite jį įkelti tokiu būdu, nurodydami skaidinio stulpelį.

„IConnectorX“ taip pat palaiko duomenų skaitymą iš įvairių duomenų bazių, įskaitant „MySQL“ / „MariaDB“, „SQLite“, „Amazon Redshift“, „Microsoft SQL Server“, „Azure SQL“ ir „Oracle“.

Galite paversti rezultatus į Pandas arba PyArrow DataFrames arba nukreipti juos į Modin, Dask arba Polars naudodami PyArrow.

2. DuckDB: analitinių užklausų darbo krūvių įgalinimas

DuckDB naudoja stulpelių duomenų saugyklą ir optimizuoja ilgalaikius analitinių užklausų darbo krūvius. Jis siūlo visas funkcijas, kurių galite tikėtis iš įprastos duomenų bazės, įskaitant ACID operacijas.

Be to, galite ją nustatyti Python aplinkoje naudodami vieną pip diegimo komandą, todėl nereikia atskiros programinės įrangos rinkinio konfigūracijos.

DuckDB perima duomenis CSV, JSON arba parketo formatu. DuckDB pagerina efektyvumą, suskirstydama gautas duomenų bazes į atskirus fizinius failus pagal tokius raktus kaip metai ir mėnuo.

Kai naudojate „DuckDB“ užklausoms teikti, ji veikia kaip įprasta SQL pagrįsta reliacinė duomenų bazė, tačiau turi papildomų funkcijų, pvz., atsitiktinių duomenų pavyzdžių paėmimą ir lango funkcijų kūrimą.

Be to, „DuckDB“ teikia naudingų plėtinių, tokių kaip viso teksto paieška, „Excel“ importavimas / eksportavimas, tiesioginis ryšys su SQLite ir PostgreSQL, eksportuojančios failus parketo formatu ir palaikančius įvairius įprastus geografinių duomenų formatus ir tipai.

3. Optimus: duomenų manipuliavimo supaprastinimas

„DataFrame“ projektų duomenų valymas ir paruošimas gali būti viena iš mažiau pavydėtinų užduočių. Optimus yra „viskas viename“ įrankių rinkinys, skirtas duomenims įkelti, tyrinėti, išvalyti ir įrašyti atgal į įvairius duomenų šaltinius.

Optimus gali naudoti Pandas, Dask, CUDF (ir Dask + CUDF), Vaex arba Spark kaip pagrindinį duomenų variklį. Galite įkelti ir išsaugoti atgal į Arrow, Parquet, Excel, įvairius įprastus duomenų bazių šaltinius arba plokščių failų formatus, pvz., CSV ir JSON.

„Optimus“ duomenų apdorojimo API yra kaip „Pandas“, tačiau ji siūlo daugiau .rows() ir .kableliai () priedai. Dėl šių priedų daug lengviau atlikti įvairias užduotis.

Pavyzdžiui, galite rūšiuoti DataFrame, filtruoti jį pagal stulpelių reikšmes, keisti duomenis naudodami konkrečius kriterijus arba susiaurinti operacijas pagal tam tikras sąlygas. Be to, „Optimus“ apima procesorius, skirtus tvarkyti įprastus realaus pasaulio duomenų tipus, tokius kaip el. pašto adresai ir URL.

Svarbu žinoti, kad „Optimus“ šiuo metu aktyviai vystomas, o paskutinis oficialus jo leidimas buvo 2020 m. Dėl to jis gali būti mažiau atnaujintas, palyginti su kitais jūsų krūvos komponentais.

4. Polarai: spartinami duomenų rėmeliai

Jei dirbate su „DataFrames“ ir esate nusivylę „Pandas“ veikimo apribojimais, Poliarai yra puikus sprendimas. Ši „Python“ skirta „DataFrame“ biblioteka siūlo patogią sintaksę, tokią kaip „Pandas“.

Priešingai nei Pandos, „Polars“ naudoja Rust parašytą biblioteką, kuri maksimaliai padidina jūsų aparatinės įrangos galimybes. Nereikia naudoti specialios sintaksės, kad galėtumėte mėgautis našumą gerinančiomis funkcijomis, pvz., lygiagrečiu apdorojimu arba SIMD.

Netgi paprastos operacijos, pvz., skaitymas iš CSV failo, yra greitesnės. Be to, „Polars“ siūlo ir norinčius, ir tingus vykdymo režimus, leidžiančius nedelsiant vykdyti užklausą arba atidėti, kol prireiks.

Ji taip pat teikia srautinio perdavimo API, skirtą laipsniškam užklausų apdorojimui, nors ši funkcija dar gali būti ne visoms funkcijoms. Rust kūrėjai taip pat gali sukurti savo Polars plėtinius naudodami pyo3.

5. Snakemake: duomenų mokslo darbo eigos automatizavimas

Duomenų mokslo darbo eigos nustatymas kelia iššūkių, o užtikrinti nuoseklumą ir nuspėjamumą gali būti dar sunkiau. Gyvatės gaminys sprendžia tai automatizuodamas duomenų analizės sąranką Python, užtikrindamas nuoseklius rezultatus visiems.

Daugelis esamų duomenų mokslo projektų remiasi Snakemake. Duomenų mokslo darbo eigai tampant sudėtingesnei, ją automatizuoti naudojant „Snakemake“ tampa naudinga.

Snakemake darbo eigos primena GNU make darbo eigas. Snakemake programoje norimus rezultatus apibrėžiate naudodami taisykles, kurios nurodo įvestį, išvestį ir būtinas komandas. Norėdami gauti naudos iš lygiagretaus apdorojimo, galite padaryti darbo eigos taisykles daugiagijas.

Be to, konfigūracijos duomenys gali būti kilę iš JSON / YAML failų. Darbo eigos taip pat leidžia apibrėžti taisyklėse naudojamų duomenų transformavimo funkcijas ir registravimo veiksmus, atliekamus kiekviename žingsnyje.

„Snakemake“ kuria užduotis, kurios būtų nešiojamos ir diegiamos „Kubernetes“ valdomose aplinkose arba konkrečiose debesų platformose, pvz., „Google Cloud Life Sciences“ ar „Tibanna on AWS“.

Galite sustabdyti darbo eigas, kad galėtumėte naudoti tikslų paketų rinkinį, o vykdomos darbo eigos gali saugoti sugeneruotus vienetų testus. Jei norite archyvuoti ilgą laiką, darbo eigas galite saugoti kaip tarbalus.

Naudodami šiuos naujausius duomenų mokslo įrankius galite padidinti savo produktyvumą, išplėsti savo galimybes ir leistis į įdomias, duomenimis pagrįstas keliones. Tačiau atminkite, kad duomenų mokslo aplinka vystosi. Norėdami išlikti priešakyje, toliau tyrinėkite, eksperimentuokite ir prisitaikykite prie naujų įrankių ir metodų, atsirandančių šioje besikeičiančioje srityje.