5 uusinta datatieteen työkalua, joita sinun pitäisi käyttää Pythonin kanssa

Python on saavuttanut mainetta monipuolisuudestaan ​​ja monista työkaluistaan, mikä tekee siitä suosituimman kielen datatieteessä. Monet kirjastot ovat kannustaneet innovaatioita tällä alalla. Jotta voit parantaa taitojasi ja tutkia uusia mahdollisuuksia, on tärkeää pysyä ajan tasalla uusien työkalujen kanssa.

1. ConnectorX: Tietojen lataamisen yksinkertaistaminen

Vaikka suurin osa tiedoista sijaitsee tietokannoissa, laskelmat tapahtuvat yleensä niiden ulkopuolella. Tietojen siirtäminen tietokantoihin ja tietokantoista varsinaista työtä varten voi kuitenkin aiheuttaa hidastuksia.

LiitinX lataa dataa tietokannoista moniin yleisiin Pythonin tietojen kiistan työkaluihin ja pitää asiat nopeina minimoimalla tehtävän työn määrän.

ConnectorX käyttää Rust-ohjelmointikielikirjasto sen ytimessä. Tämä mahdollistaa optimoinnit, kuten latauksen tietolähteestä rinnakkain osioinnin kanssa.

Tiedot PostgreSQL-tietokannassaVoit esimerkiksi ladata sen tällä tavalla määrittämällä osiosarakkeen.

IConnectorX tukee myös tietojen lukemista useista tietokannoista, mukaan lukien MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL ja Oracle.

Voit muuntaa tulokset Panda- tai PyArrow DataFrame -kehyksiksi tai ohjata ne Modiniin, Daskiin tai Polarsiin PyArrown avulla.

2. DuckDB: Analyyttisten kyselyiden työkuormien lisääminen

DuckDB käyttää saraketietosäilöä ja optimoidaan pitkäaikaisia ​​analyyttisiä kyselyitä varten. Se tarjoaa kaikki ominaisuudet, joita voit odottaa perinteiseltä tietokannasta, mukaan lukien ACID-tapahtumat.

Lisäksi voit määrittää sen Python-ympäristössä yhdellä pip-asennuskomennolla, jolloin erillistä ohjelmistopakettia ei tarvita.

DuckDB kerää tiedot CSV-, JSON- tai Parquet-muodossa. DuckDB parantaa tehokkuutta jakamalla tuloksena olevat tietokannat erillisiin fyysisiin tiedostoihin avaimien, kuten vuosi ja kuukausi, mukaan.

Kun käytät DuckDB: tä kyselyihin, se toimii kuin tavallinen SQL-pohjainen relaatiotietokanta, mutta siinä on lisäominaisuuksia, kuten satunnaisten tietonäytteiden ottaminen ja ikkunatoimintojen luominen.

Lisäksi DuckDB tarjoaa hyödyllisiä laajennuksia, kuten koko tekstihaku, Excel-tuonti/vienti, suorat yhteydet SQLite ja PostgreSQL, jotka vievät tiedostoja Parquet-muodossa ja tukevat useita yleisiä paikkatietomuotoja ja tyypit.

3. Optimus: Tietojen käsittelyn virtaviivaistaminen

DataFrame-keskeisten projektien tietojen puhdistaminen ja valmistelu voi olla yksi vähemmän kadehdittavista tehtävistä. Optimus on all-in-one-työkalusarja, joka on suunniteltu lataamaan, tutkimaan, puhdistamaan ja kirjoittamaan takaisin eri tietolähteisiin.

Optimus voi käyttää Pandasta, Daskia, CUDF: ää (ja Dask + CUDF: ää), Vaexia tai Sparkia taustatietomoottorinaan. Voit ladata ja tallentaa takaisin Arrow-, Parquet-, Excel-, useisiin yleisiin tietokantalähteisiin tai litteisiin tiedostomuotoihin, kuten CSV ja JSON.

Optimuksen tietojenkäsittelysovellusliittymä on kuin Pandas, mutta se tarjoaa enemmän .rows() ja .sarakkeet() lisävarusteita. Nämä lisävarusteet helpottavat useiden tehtävien suorittamista.

Voit esimerkiksi lajitella DataFrame-kehyksen, suodattaa sen sarakearvojen perusteella, muuttaa tietoja tiettyjen ehtojen mukaan tai rajata toimintoja tiettyjen ehtojen mukaan. Lisäksi Optimus sisältää prosessorit, jotka on suunniteltu käsittelemään yleisiä reaalimaailman tietotyyppejä, kuten sähköpostiosoitteita ja URL-osoitteita.

On tärkeää tietää, että Optimusta kehitetään parhaillaan aktiivisesti ja sen viimeinen virallinen julkaisu oli vuonna 2020. Tämän seurauksena se voi olla vähemmän ajan tasalla verrattuna muihin pinosi komponentteihin.

4. Polars: Kiihdyttävä datakehys

Jos huomaat työskenteleväsi DataFramesin kanssa ja olet turhautunut Pandan suorituskyvyn rajoituksiin, Polarit on erinomainen ratkaisu. Tämä Pythonin DataFrame-kirjasto tarjoaa kätevän syntaksin, kuten Pandas.

Toisin kuin Pandas, Polars käyttää rust-kielellä kirjoitettua kirjastoa, joka maksimoi laitteistosi valmiudet heti valmiina. Sinun ei tarvitse käyttää erityistä syntaksia nauttiaksesi suorituskykyä parantavista ominaisuuksista, kuten rinnakkaiskäsittelystä tai SIMD: stä.

Jopa yksinkertaiset toiminnot, kuten CSV-tiedostosta lukeminen, ovat nopeampia. Lisäksi Polars tarjoaa sekä innokkaita että laiskoja suoritusmuotoja, jotka mahdollistavat välittömän kyselyn suorittamisen tai lykkäyksen, kunnes se on tarpeen.

Se tarjoaa myös suoratoisto-API: n asteittaista kyselynkäsittelyä varten, vaikka tämä ominaisuus ei ehkä ole vielä saatavilla kaikille toiminnoille. Rust-kehittäjät voivat myös luoda omia Polars-laajennuksia pyo3:lla.

5. Snakemake: Tietotekniikan työnkulkujen automatisointi

Datatieteen työnkulkujen määrittäminen asettaa haasteita, ja johdonmukaisuuden ja ennustettavuuden varmistaminen voi olla vielä vaikeampaa. Snakemake korjaa tämän automatisoimalla Pythonin data-analyysin asetukset varmistaen yhdenmukaiset tulokset kaikille.

Monet olemassa olevat datatieteen projektit perustuvat Snakemakeen. Kun datatieteen työnkulkusi monimutkaistuu, sen automatisoinnista Snakemaken avulla on hyötyä.

Snakemake-työnkulut muistuttavat GNU make -työnkulkuja. Snakemakessa määrität halutut tulokset säännöillä, jotka määrittelevät syötteen, lähdön ja tarvittavat komennot. Voit tehdä työnkulkusäännöistä monisäikeisiä hyötyäksesi rinnakkaiskäsittelystä.

Lisäksi määritystiedot voivat olla peräisin JSON/YAML-tiedostoista. Työnkulkujen avulla voit myös määrittää toimintoja säännöissä käytetyn tiedon muuntamiseksi ja jokaisessa vaiheessa suoritettujen lokitoimintojen kirjaamiseen.

Snakemake suunnittelee työt kannettavaksi ja käyttöönotettavaksi Kubernetesin hallinnoimissa ympäristöissä tai tietyissä pilvialustoissa, kuten Google Cloud Life Sciences tai Tibanna on AWS.

Voit jäädyttää työnkulkuja käyttääksesi tarkkaa pakettijoukkoa, ja suoritetut työnkulut voivat tallentaa luotuja yksikkötestejä niiden kanssa. Pitkäaikaista arkistointia varten voit tallentaa työnkulkuja tarballina.

Omaksumalla nämä uusimmat datatieteen työkalut voit parantaa tuottavuuttasi, laajentaa kykyjäsi ja lähteä jännittäville datapohjaisille matkoille. Muista kuitenkin, että datatieteen maisema kehittyy. Pysyäksesi kärjessä, jatka tutkimista, kokeiluja ja sopeutumista uusiin työkaluihin ja tekniikoihin, joita syntyy tällä muuttuvalla alalla.