5 najnowszych narzędzi Data Science, których powinieneś używać z Pythonem

Python zyskał reputację dzięki swojej wszechstronności i wielu narzędzi, co czyni go preferowanym językiem do nauki o danych. Wiele bibliotek zachęca do innowacji w tej dziedzinie. Aby doskonalić swoje umiejętności i odkrywać nowe możliwości, ważne jest, aby być na bieżąco z pojawiającymi się narzędziami.

1. ConnectorX: uproszczenie ładowania danych

Podczas gdy większość danych znajduje się w bazach danych, obliczenia zwykle odbywają się poza nimi. Jednak przesyłanie danych do iz baz danych w celu rzeczywistej pracy może powodować spowolnienia.

ZłączeX ładuje dane z baz danych do wielu popularnych narzędzi do przetwarzania danych w Pythonie i zapewnia szybkość, minimalizując ilość pracy do wykonania.

Używa ConnectorX biblioteka języka programowania Rust u jej podstaw. Pozwala to na optymalizacje, takie jak możliwość ładowania ze źródła danych równolegle z partycjonowaniem.

Dane w bazie PostgreSQL, na przykład, możesz załadować go w ten sposób, określając kolumnę partycji.

IConnectorX obsługuje również odczyt danych z różnych baz danych, w tym MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL i Oracle.

Możesz przekształcić wyniki w Pandas lub PyArrow DataFrames lub przekierować je do Modin, Dask lub Polars za pomocą PyArrow.

2. DuckDB: Zwiększanie możliwości obciążeń związanych z zapytaniami analitycznymi

DuckDB wykorzystuje kolumnowy magazyn danych i optymalizuje pod kątem długotrwałych obciążeń związanych z zapytaniami analitycznymi. Oferuje wszystkie funkcje, których można oczekiwać od konwencjonalnej bazy danych, w tym transakcje ACID.

Co więcej, możesz skonfigurować go w środowisku Python za pomocą jednego polecenia instalacji pip, eliminując potrzebę konfiguracji oddzielnego pakietu oprogramowania.

DuckDB pobiera dane w formacie CSV, JSON lub Parquet. DuckDB poprawia wydajność, dzieląc wynikowe bazy danych na osobne pliki fizyczne według kluczy, takich jak rok i miesiąc.

Kiedy używasz DuckDB do wysyłania zapytań, zachowuje się jak zwykła relacyjna baza danych oparta na SQL, ale z dodatkowymi funkcjami, takimi jak pobieranie losowych próbek danych i tworzenie funkcji okien.

Ponadto DuckDB zapewnia przydatne rozszerzenia, takie jak wyszukiwanie pełnotekstowe, import/eksport Excela, bezpośrednie połączenia z SQLite i PostgreSQL, eksportując pliki w formacie Parquet i obsługując różne popularne formaty danych geoprzestrzennych i typy.

3. Optimus: Usprawnianie manipulacji danymi

Czyszczenie i przygotowywanie danych do projektów opartych na DataFrame może być jednym z mniej godnych pozazdroszczenia zadań. Optimus to wszechstronny zestaw narzędzi przeznaczony do ładowania, eksploracji, czyszczenia i zapisywania danych z powrotem w różnych źródłach danych.

Optimus może używać Pandas, Dask, CUDF (i Dask + CUDF), Vaex lub Spark jako podstawowego silnika danych. Możesz ładować i zapisywać z powrotem do Arrow, Parquet, Excel, różnych popularnych źródeł baz danych lub formatów plików płaskich, takich jak CSV i JSON.

Interfejs API do manipulacji danymi w Optimusie przypomina Pandy, ale oferuje więcej .wydziwianie() I .cols() akcesoria. Akcesory te znacznie ułatwiają wykonywanie różnych zadań.

Na przykład możesz sortować DataFrame, filtrować ją na podstawie wartości kolumn, zmieniać dane przy użyciu określonych kryteriów lub zawężać operacje na podstawie określonych warunków. Ponadto Optimus zawiera procesory zaprojektowane do obsługi typowych typów danych w świecie rzeczywistym, takich jak adresy e-mail i adresy URL.

Należy pamiętać, że Optimus jest obecnie aktywnie rozwijany, a jego ostatnia oficjalna wersja miała miejsce w 2020 roku. W rezultacie może być mniej aktualny w porównaniu z innymi komponentami w stosie.

4. Bieguny: przyspieszanie ramek danych

Jeśli pracujesz z DataFrames i jesteś sfrustrowany ograniczeniami wydajności Pand, Polary jest doskonałym rozwiązaniem. Ta biblioteka DataFrame dla Pythona oferuje wygodną składnię, taką jak Pandas.

W przeciwieństwie do Pand, Polars wykorzystuje bibliotekę napisaną w Rust, która maksymalizuje możliwości twojego sprzętu od razu po wyjęciu z pudełka. Nie musisz używać specjalnej składni, aby korzystać z funkcji zwiększających wydajność, takich jak przetwarzanie równoległe lub SIMD.

Nawet proste operacje, takie jak odczyt z pliku CSV, są szybsze. Dodatkowo Polars oferuje tryby szybkiego i leniwego wykonywania, umożliwiając natychmiastowe wykonanie zapytania lub odroczenie do momentu, gdy będzie to konieczne.

Zapewnia również interfejs API przesyłania strumieniowego do przyrostowego przetwarzania zapytań, chociaż ta funkcja może nie być jeszcze dostępna dla wszystkich funkcji. Deweloperzy Rust mogą również tworzyć własne rozszerzenia Polars za pomocą pyo3.

5. Snakemake: automatyzacja przepływów pracy w analizie danych

Konfigurowanie przepływów pracy nauki o danych stanowi wyzwanie, a zapewnienie spójności i przewidywalności może być jeszcze trudniejsze. Stworzenie węża rozwiązuje ten problem, automatyzując konfiguracje analizy danych w Pythonie, zapewniając wszystkim spójne wyniki.

Wiele istniejących projektów data science opiera się na Snakemake. W miarę jak przepływ pracy w analizie danych staje się coraz bardziej złożony, automatyzacja go za pomocą Snakemake staje się korzystna.

Przepływy pracy Snakemake przypominają przepływy pracy GNU make. W Snakemake definiujesz pożądane wyniki za pomocą reguł, które określają dane wejściowe, wyjściowe i niezbędne polecenia. Reguły przepływu pracy można ustawić jako wielowątkowe, aby czerpać korzyści z przetwarzania równoległego.

Ponadto dane konfiguracyjne mogą pochodzić z plików JSON/YAML. Przepływy pracy umożliwiają również zdefiniowanie funkcji służących do przekształcania danych wykorzystywanych w regułach oraz rejestrowania działań podejmowanych na każdym kroku.

Snakemake projektuje zadania, które można przenosić i wdrażać w środowiskach zarządzanych przez Kubernetes lub na określonych platformach chmurowych, takich jak Google Cloud Life Sciences lub Tibanna na AWS.

Możesz zamrozić przepływy pracy, aby używać precyzyjnego zestawu pakietów, a wykonane przepływy pracy mogą przechowywać razem z nimi wygenerowane testy jednostkowe. W celu długoterminowej archiwizacji przepływy pracy można przechowywać jako pliki tar.

Korzystając z tych najnowszych narzędzi do nauki o danych, możesz zwiększyć swoją produktywność, rozszerzyć swoje możliwości i wyruszyć w ekscytujące podróże oparte na danych. Pamiętaj jednak, że krajobraz nauki o danych ewoluuje. Aby pozostać w czołówce, kontynuuj odkrywanie, eksperymentowanie i dostosowywanie się do nowych narzędzi i technik, które pojawiają się w tej zmieniającej się dziedzinie.