Python piedāvā izcilus rīkus datu zinātnei. Vai pašlaik savā darbplūsmā izmantojat jaunākos un efektīvākos rīkus?
Python ir ieguvis reputāciju ar savu daudzpusību un daudziem rīkiem, padarot to par vēlamo valodu datu zinātnē. Daudzas bibliotēkas ir veicinājušas inovācijas šajā jomā. Lai uzlabotu savas prasmes un izpētītu jaunas iespējas, ir svarīgi būt informētam par jaunajiem rīkiem.
1. ConnectorX: datu ielādes vienkāršošana
Lai gan lielākā daļa datu atrodas datu bāzēs, aprēķini parasti notiek ārpus tām. Tomēr datu pārsūtīšana uz un no datu bāzēm faktiskajam darbam var izraisīt palēninājumus.
ConnectorX ielādē datus no datu bāzēm daudzos izplatītākos Python datu savstarpējos risināšanas rīkos un nodrošina ātru darbu, samazinot darāmā darba apjomu.
ConnectorX izmanto Rust programmēšanas valodas bibliotēka tās pamatā. Tas ļauj veikt optimizāciju, piemēram, iespēju ielādēt no datu avota paralēli sadalīšanai. Dati PostgreSQL datu bāzēPiemēram, varat to ielādēt šādā veidā, norādot nodalījuma kolonnu.
IConnectorX atbalsta arī datu nolasīšanu no dažādām datu bāzēm, tostarp MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL un Oracle.
Varat pārveidot rezultātus par Pandas vai PyArrow DataFrames vai novirzīt tos uz Modin, Dask vai Polars, izmantojot PyArrow.
2. DuckDB: analītisko vaicājumu darba slodzes palielināšana
DuckDB izmanto kolonnu datu krātuvi un optimizē ilgstošas analītisko vaicājumu darba slodzes. Tā piedāvā visas funkcijas, ko varētu sagaidīt no parastās datu bāzes, tostarp ACID transakcijas.
Turklāt varat to iestatīt Python vidē ar vienu pip instalēšanas komandu, tādējādi novēršot nepieciešamību pēc atsevišķas programmatūras komplekta konfigurācijas.
DuckDB pārņem datus CSV, JSON vai parketa formātā. DuckDB uzlabo efektivitāti, sadalot iegūtās datu bāzes atsevišķos fiziskos failos atbilstoši atslēgām, piemēram, gadam un mēnesim.
Ja vaicājumiem izmantojat DuckDB, tā darbojas kā parasta SQL darbināta relāciju datu bāze, taču tai ir papildu līdzekļi, piemēram, izlases veida datu paraugu ņemšana un logu funkciju izveide.
Turklāt DuckDB nodrošina noderīgus paplašinājumus, piemēram, pilna teksta meklēšanu, Excel importēšanu/eksportēšanu, tiešus savienojumus ar SQLite un PostgreSQL, kas eksportē failus parketa formātā un atbalsta dažādus izplatītus ģeotelpisko datu formātus un veidi.
3. Optimus: racionalizēt datu manipulācijas
Datu tīrīšana un sagatavošana uz DataFrame orientētiem projektiem var būt viens no mazāk apskaužamajiem uzdevumiem. Optimus ir daudzfunkcionāls rīku komplekts, kas paredzēts datu ielādei, izpētei, tīrīšanai un ierakstīšanai atpakaļ dažādos datu avotos.
Optimus kā pamata datu dzinēju var izmantot Pandas, Dask, CUDF (un Dask + CUDF), Vaex vai Spark. Varat ielādēt un saglabāt atpakaļ no Arrow, Parquet, Excel, dažādiem izplatītiem datu bāzu avotiem vai vienotu failu formātiem, piemēram, CSV un JSON.
Datu manipulācijas API programmā Optimus ir kā Pandas, taču tā piedāvā vairāk .rows() un .cols() aksesuāri. Šie piederumi ievērojami atvieglo dažādu uzdevumu izpildi.
Piemēram, varat kārtot DataFrame, filtrēt to, pamatojoties uz kolonnu vērtībām, mainīt datus, izmantojot īpašus kritērijus, vai sašaurināt darbības, pamatojoties uz noteiktiem nosacījumiem. Turklāt Optimus ietver procesorus, kas izstrādāti, lai apstrādātu izplatītus reālās pasaules datu tipus, piemēram, e-pasta adreses un URL.
Ir svarīgi apzināties, ka Optimus pašlaik tiek aktīvi izstrādāts, un tā pēdējā oficiālā izlaišana notika 2020. gadā. Rezultātā tas var būt mazāk atjaunināts salīdzinājumā ar citiem jūsu kaudzē esošajiem komponentiem.
4. Polāri: DataFrames paātrināšana
Ja jūtat, ka strādājat ar DataFrames un esat neapmierināts ar Pandas veiktspējas ierobežojumiem, Polāri ir lielisks risinājums. Šī Python DataFrame bibliotēka piedāvā ērtu sintaksi, piemēram, Pandas.
Atšķirībā no Pandas, Polars izmanto Rust valodā rakstītu bibliotēku, kas maksimāli palielina jūsu aparatūras iespējas. Jums nav jāizmanto īpaša sintakse, lai izbaudītu veiktspēju uzlabojošas funkcijas, piemēram, paralēlo apstrādi vai SIMD.
Pat vienkāršas darbības, piemēram, lasīšana no CSV faila, ir ātrākas. Turklāt Polars piedāvā gan dedzīgus, gan slinkus izpildes režīmus, ļaujot vaicājuma izpildi nekavējoties vai atlikt līdz nepieciešamībai.
Tas nodrošina arī straumēšanas API pakāpeniskai vaicājumu apstrādei, lai gan šī funkcija, iespējams, vēl nav pieejama visām funkcijām. Rust izstrādātāji var arī izveidot savus Polars paplašinājumus, izmantojot pyo3.
5. Snakemake: datu zinātnes darbplūsmu automatizācija
Datu zinātnes darbplūsmu iestatīšana rada problēmas, un konsekvences un paredzamības nodrošināšana var būt vēl grūtāka. Čūskas darinātājs risina to, automatizējot datu analīzes iestatījumus programmā Python, nodrošinot konsekventus rezultātus ikvienam.
Daudzi esošie datu zinātnes projekti balstās uz Snakemake. Tā kā jūsu datu zinātnes darbplūsma kļūst sarežģītāka, kļūst izdevīga tās automatizācija, izmantojot Snakemake.
Snakemake darbplūsmas atgādina GNU make darbplūsmas. Programmā Snakemake jūs definējat vēlamos rezultātus, izmantojot noteikumus, kas norāda ievadi, izvadi un nepieciešamās komandas. Varat izveidot daudzpavedienu darbplūsmas noteikumus, lai gūtu priekšrocības no paralēlās apstrādes.
Turklāt konfigurācijas datus var iegūt no JSON/YAML failiem. Darbplūsmas arī ļauj definēt funkcijas kārtulās izmantoto datu pārveidošanai un katrā solī veikto reģistrēšanas darbību veikšanai.
Snakemake izstrādā darbus, lai tie būtu pārnēsājami un izvietojami Kubernetes pārvaldītās vidēs vai īpašās mākoņu platformās, piemēram, Google Cloud Life Sciences vai Tibanna on AWS.
Varat iesaldēt darbplūsmas, lai izmantotu precīzu pakotņu kopu, un izpildītās darbplūsmas var ar tām saglabāt ģenerētos vienību testus. Ilgtermiņa arhivēšanai varat saglabāt darbplūsmas kā tarbolus.
Izmantojot šos jaunākos datu zinātnes rīkus, varat palielināt savu produktivitāti, paplašināt savas iespējas un doties aizraujošos, uz datiem balstītos ceļojumos. Tomēr atcerieties, ka datu zinātnes ainava attīstās. Lai paliktu priekšgalā, turpiniet izpētīt, eksperimentēt un pielāgoties jaunajiem rīkiem un paņēmieniem, kas parādās šajā mainīgajā jomā.
