5 πιο πρόσφατα εργαλεία επιστήμης δεδομένων που πρέπει να χρησιμοποιείτε με την Python

Η Python έχει αποκτήσει φήμη για την ευελιξία της και τα πολλά εργαλεία της, καθιστώντας την την προτιμώμενη γλώσσα για την επιστήμη δεδομένων. Πολλές βιβλιοθήκες έχουν ενθαρρύνει την καινοτομία σε αυτόν τον τομέα. Για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας και να εξερευνήσετε νέες ευκαιρίες, είναι σημαντικό να παραμένετε ενημερωμένοι με τα αναδυόμενα εργαλεία.

1. ConnectorX: Απλοποίηση της φόρτωσης δεδομένων

Ενώ τα περισσότερα δεδομένα βρίσκονται σε βάσεις δεδομένων, οι υπολογισμοί γίνονται συνήθως έξω από αυτές. Ωστόσο, η μεταφορά δεδομένων από και προς τις βάσεις δεδομένων για πραγματική εργασία μπορεί να προκαλέσει επιβράδυνση.

ConnectorX φορτώνει δεδομένα από βάσεις δεδομένων σε πολλά κοινά εργαλεία διαπραγμάτευσης δεδομένων στην Python και διατηρεί τα πράγματα γρήγορα ελαχιστοποιώντας τον όγκο της εργασίας που πρέπει να γίνει.

Χρήσεις ConnectorX μια βιβλιοθήκη γλώσσας προγραμματισμού Rust στον πυρήνα του. Αυτό επιτρέπει βελτιστοποιήσεις όπως η δυνατότητα φόρτωσης από μια πηγή δεδομένων παράλληλα με τη διαμέριση. Δεδομένα στη βάση δεδομένων PostgreSQL, για παράδειγμα, μπορείτε να το φορτώσετε με αυτόν τον τρόπο καθορίζοντας μια στήλη διαμερίσματος.

Το IConnectorX υποστηρίζει επίσης την ανάγνωση δεδομένων από διάφορες βάσεις δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL και Oracle.

Μπορείτε να μετατρέψετε τα αποτελέσματα σε Pandas ή PyArrow DataFrames ή να τα ανακατευθύνετε σε Modin, Dask ή Polars χρησιμοποιώντας το PyArrow.

2. DuckDB: Ενδυνάμωση φόρτου εργασίας αναλυτικών ερωτημάτων

DuckDB χρησιμοποιεί μια στήλη αποθήκευσης δεδομένων και βελτιστοποιεί για μακροχρόνιους φόρτους εργασίας αναλυτικών ερωτημάτων. Προσφέρει όλα τα χαρακτηριστικά που θα περιμένατε από μια συμβατική βάση δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των συναλλαγών ACID.

Επιπλέον, μπορείτε να το ρυθμίσετε σε περιβάλλον Python με μία εντολή εγκατάστασης μόνο pip, εξαλείφοντας την ανάγκη για μια ξεχωριστή διαμόρφωση σουίτας λογισμικού.

Το DuckDB απορροφά δεδομένα σε μορφή CSV, JSON ή Parquet. Το DuckDB βελτιώνει την αποτελεσματικότητα διαιρώντας τις βάσεις δεδομένων που προκύπτουν σε ξεχωριστά φυσικά αρχεία σύμφωνα με κλειδιά όπως το έτος και ο μήνας.

Όταν χρησιμοποιείτε το DuckDB για ερωτήματα, συμπεριφέρεται σαν μια κανονική σχεσιακή βάση δεδομένων που λειτουργεί με SQL, αλλά με επιπλέον δυνατότητες, όπως λήψη τυχαίων δειγμάτων δεδομένων και δημιουργία συναρτήσεων παραθύρου.

Επιπλέον, το DuckDB παρέχει χρήσιμες επεκτάσεις όπως αναζήτηση πλήρους κειμένου, εισαγωγή/εξαγωγή Excel, απευθείας συνδέσεις με SQLite και PostgreSQL, εξαγωγή αρχείων σε μορφή Parquet και υποστήριξη διαφόρων κοινών μορφών γεωχωρικών δεδομένων και τύπους.

3. Optimus: Βελτιωμένη χειραγώγηση δεδομένων

Ο καθαρισμός και η προετοιμασία δεδομένων για έργα με επίκεντρο το DataFrame μπορεί να είναι μία από τις λιγότερο αξιοζήλευτες εργασίες. Optimus είναι ένα σύνολο εργαλείων όλα σε ένα που έχει σχεδιαστεί για τη φόρτωση, την εξερεύνηση, τον καθαρισμό και την εγγραφή δεδομένων σε διάφορες πηγές δεδομένων.

Το Optimus μπορεί να χρησιμοποιήσει τα Panda, Dask, CUDF (και Dask + CUDF), Vaex ή Spark ως την υποκείμενη μηχανή δεδομένων του. Μπορείτε να φορτώσετε και να αποθηκεύσετε ξανά σε Arrow, Parquet, Excel, διάφορες κοινές πηγές βάσης δεδομένων ή μορφές επίπεδων αρχείων όπως CSV και JSON.

Το API χειρισμού δεδομένων στο Optimus είναι σαν το Pandas, αλλά προσφέρει περισσότερα .rows() και .cols() αξεσουάρ. Αυτά τα αξεσουάρ διευκολύνουν την εκτέλεση διαφόρων εργασιών.

Για παράδειγμα, μπορείτε να ταξινομήσετε ένα DataFrame, να το φιλτράρετε με βάση τις τιμές στηλών, να αλλάξετε δεδομένα χρησιμοποιώντας συγκεκριμένα κριτήρια ή να περιορίσετε λειτουργίες με βάση ορισμένες συνθήκες. Επιπλέον, το Optimus περιλαμβάνει επεξεργαστές που έχουν σχεδιαστεί για να χειρίζονται κοινούς τύπους δεδομένων πραγματικού κόσμου, όπως διευθύνσεις email και διευθύνσεις URL.

Είναι σημαντικό να γνωρίζετε ότι το Optimus βρίσκεται επί του παρόντος υπό ενεργό ανάπτυξη και η τελευταία επίσημη κυκλοφορία του ήταν το 2020. Ως αποτέλεσμα, μπορεί να είναι λιγότερο ενημερωμένο σε σύγκριση με άλλα στοιχεία στη στοίβα σας.

4. Polars: Accelerating DataFrames

Εάν εργάζεστε με DataFrames και είστε απογοητευμένοι από τους περιορισμούς απόδοσης των Panda, Πολικοί είναι μια εξαιρετική λύση. Αυτή η βιβλιοθήκη DataFrame για Python προσφέρει μια βολική σύνταξη όπως τα Pandas.

Σε αντίθεση με τα Pandas, η Polars χρησιμοποιεί μια βιβλιοθήκη γραμμένη σε Rust που μεγιστοποιεί τις δυνατότητες του υλικού σας εκτός συσκευασίας. Δεν χρειάζεται να χρησιμοποιήσετε ειδική σύνταξη για να απολαύσετε λειτουργίες βελτίωσης της απόδοσης, όπως η παράλληλη επεξεργασία ή το SIMD.

Ακόμη και απλές λειτουργίες όπως η ανάγνωση από ένα αρχείο CSV είναι πιο γρήγορες. Επιπλέον, το Polars προσφέρει τόσο πρόθυμους όσο και τεμπέλης τρόπους εκτέλεσης, επιτρέποντας την άμεση εκτέλεση του ερωτήματος ή την αναβολή μέχρι να χρειαστεί.

Παρέχει επίσης ένα API ροής για σταδιακή επεξεργασία ερωτημάτων, αν και αυτή η δυνατότητα ενδέχεται να μην είναι ακόμη διαθέσιμη για όλες τις λειτουργίες. Οι προγραμματιστές της Rust μπορούν επίσης να δημιουργήσουν τις δικές τους επεκτάσεις Polars χρησιμοποιώντας το pyo3.

5. Snakemake: Αυτοματοποίηση των ροών εργασίας της Επιστήμης Δεδομένων

Η δημιουργία ροών εργασίας της επιστήμης δεδομένων δημιουργεί προκλήσεις και η διασφάλιση της συνέπειας και της προβλεψιμότητας μπορεί να είναι ακόμη πιο δύσκολη. Φιδοποιός το αντιμετωπίζει αυτοματοποιώντας τις ρυθμίσεις ανάλυσης δεδομένων στην Python, διασφαλίζοντας συνεπή αποτελέσματα για όλους.

Πολλά υπάρχοντα έργα επιστήμης δεδομένων βασίζονται στο Snakemake. Καθώς η ροή εργασιών της επιστήμης δεδομένων γίνεται πιο περίπλοκη, η αυτοματοποίησή της με το Snakemake γίνεται επωφελής.

Οι ροές εργασίας Snakemake μοιάζουν με τις ροές εργασίας του GNU make. Στο Snakemake, ορίζετε τα επιθυμητά αποτελέσματα χρησιμοποιώντας κανόνες, οι οποίοι καθορίζουν την είσοδο, την έξοδο και τις απαραίτητες εντολές. Μπορείτε να κάνετε τους κανόνες ροής εργασίας πολλαπλών νημάτων για να αποκομίσετε οφέλη από την παράλληλη επεξεργασία.

Επιπλέον, τα δεδομένα διαμόρφωσης μπορούν να προέρχονται από αρχεία JSON/YAML. Οι ροές εργασίας σάς επιτρέπουν επίσης να ορίσετε συναρτήσεις για τη μετατροπή δεδομένων που χρησιμοποιούνται σε κανόνες και τις ενέργειες καταγραφής που πραγματοποιούνται σε κάθε βήμα.

Το Snakemake σχεδιάζει εργασίες ώστε να είναι φορητές και να αναπτύσσονται σε περιβάλλοντα που διαχειρίζονται η Kubernetes ή σε συγκεκριμένες πλατφόρμες cloud, όπως το Google Cloud Life Sciences ή το Tibanna στο AWS.

Μπορείτε να παγώσετε τις ροές εργασίας για να χρησιμοποιήσετε ένα ακριβές σύνολο πακέτων και οι εκτελούμενες ροές εργασίας μπορούν να αποθηκεύουν δοκιμές μονάδων που δημιουργούνται μαζί τους. Για μακροπρόθεσμη αρχειοθέτηση, μπορείτε να αποθηκεύσετε ροές εργασίας ως tarballs.

Αγκαλιάζοντας αυτά τα πιο πρόσφατα εργαλεία επιστήμης δεδομένων, μπορείτε να ενισχύσετε την παραγωγικότητά σας, να επεκτείνετε τις δυνατότητές σας και να ξεκινήσετε συναρπαστικά ταξίδια που βασίζονται σε δεδομένα. Ωστόσο, να θυμάστε ότι το τοπίο της επιστήμης δεδομένων εξελίσσεται. Για να παραμείνετε στην πρώτη γραμμή, συνεχίστε να εξερευνάτε, να πειραματίζεστε και να προσαρμόζεστε στα νέα εργαλεία και τεχνικές που εμφανίζονται σε αυτό το μεταβαλλόμενο πεδίο.