5 najnovších nástrojov Data Science, ktoré by ste mali používať s Pythonom

Python si získal reputáciu pre svoju všestrannosť a množstvo nástrojov, vďaka čomu je preferovaným jazykom pre vedu o údajoch. Mnohé knižnice podporili inovácie v tejto oblasti. Ak chcete zlepšiť svoje zručnosti a preskúmať nové príležitosti, je dôležité mať neustále prehľad o nových nástrojoch.

1. ConnectorX: Zjednodušenie načítania dát

Zatiaľ čo väčšina údajov sa nachádza v databázach, výpočty sa zvyčajne vyskytujú mimo nich. Prenos údajov do az databáz pre skutočnú prácu však môže spôsobiť spomalenie.

ConnectorX načítava údaje z databáz do mnohých bežných nástrojov na boj s údajmi v Pythone a udržuje veci rýchlo tým, že minimalizuje množstvo práce, ktorú treba urobiť.

Používa ConnectorX knižnica programovacieho jazyka Rust v jeho jadre. To umožňuje optimalizácie, ako je schopnosť načítať zo zdroja údajov paralelne s rozdelením na oddiely. Údaje v databáze PostgreSQL, môžete ho napríklad načítať týmto spôsobom zadaním stĺpca oddielu.

IConnectorX tiež podporuje čítanie údajov z rôznych databáz vrátane MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL a Oracle.

Výsledky môžete transformovať do dátových rámov Pandas alebo PyArrow alebo ich presmerovať na Modin, Dask alebo Polar pomocou PyArrow.

2. DuckDB: Posilnenie úloh analytických dotazov

DuckDB používa stĺpcové úložisko údajov a optimalizuje sa pre dlhotrvajúce analytické úlohy dotazov. Ponúka všetky funkcie, ktoré by ste očakávali od bežnej databázy, vrátane transakcií ACID.

Okrem toho ho môžete nastaviť v prostredí Pythonu pomocou jediného príkazu na inštaláciu pip, čím sa eliminuje potreba samostatnej konfigurácie softvérového balíka.

DuckDB prijíma údaje vo formáte CSV, JSON alebo Parquet. DuckDB zvyšuje efektivitu rozdelením výsledných databáz do samostatných fyzických súborov podľa kľúčov, ako je rok a mesiac.

Keď používate DuckDB na dopytovanie, chová sa ako bežná relačná databáza s podporou SQL, ale s ďalšími funkciami, ako je odoberanie náhodných vzoriek údajov a vytváranie funkcií okien.

Okrem toho DuckDB poskytuje užitočné rozšírenia, ako je fulltextové vyhľadávanie, import/export do Excelu, priame pripojenia k SQLite a PostgreSQL, export súborov vo formáte Parquet a podpora rôznych bežných formátov geopriestorových údajov a typy.

3. Optimus: Zefektívnenie manipulácie s údajmi

Čistenie a príprava dát pre projekty zamerané na DataFrame môže byť jednou z menej závideniahodných úloh. Optimus je súprava nástrojov typu všetko v jednom navrhnutá na načítanie, skúmanie, čistenie a zapisovanie údajov späť do rôznych zdrojov údajov.

Optimus môže použiť Pandas, Dask, CUDF (a Dask + CUDF), Vaex alebo Spark ako základný dátový nástroj. Môžete načítať a uložiť späť do Arrow, Parquet, Excel, rôznych bežných databázových zdrojov alebo formátov plochých súborov, ako sú CSV a JSON.

API na manipuláciu s údajmi v Optimus je ako Pandas, ale ponúka viac .rows() a .stĺpce() prídavné zariadenia. Tieto doplnky značne uľahčujú vykonávanie rôznych úloh.

Môžete napríklad triediť DataFrame, filtrovať ho na základe hodnôt stĺpcov, meniť údaje pomocou špecifických kritérií alebo zúžiť operácie na základe určitých podmienok. Okrem toho Optimus obsahuje procesory navrhnuté na spracovanie bežných typov údajov v reálnom svete, ako sú e-mailové adresy a adresy URL.

Je dôležité si uvedomiť, že Optimus sa momentálne aktívne vyvíja a jeho posledné oficiálne vydanie bolo v roku 2020. V dôsledku toho môže byť menej aktuálny v porovnaní s inými komponentmi vo vašom stohu.

4. Polary: Zrýchľovanie dátových rámcov

Ak zistíte, že pracujete s DataFrames a ste frustrovaní obmedzeniami výkonu Pandas, Polári je výborným riešením. Táto knižnica DataFrame pre Python ponúka pohodlnú syntax ako Pandas.

Na rozdiel od Pandas, Polars používa knižnicu napísanú v Ruste, ktorá maximalizuje možnosti vášho hardvéru hneď po vybalení. Ak chcete využívať funkcie zvyšujúce výkon, ako je paralelné spracovanie alebo SIMD, nemusíte používať špeciálnu syntax.

Dokonca aj jednoduché operácie, ako je čítanie zo súboru CSV, sú rýchlejšie. Okrem toho Polars ponúka dychtivé aj lenivé režimy vykonávania, ktoré umožňujú okamžité vykonanie dotazu alebo jeho odloženie, kým to nebude potrebné.

Poskytuje tiež streamingové API na spracovanie prírastkových dotazov, hoci táto funkcia ešte nemusí byť dostupná pre všetky funkcie. Vývojári Rust môžu tiež vytvárať svoje vlastné rozšírenia Polar pomocou pyo3.

5. Snakemake: Automatizácia pracovných postupov Data Science

Nastavenie pracovných postupov pre vedu o údajoch predstavuje výzvy a zabezpečenie konzistentnosti a predvídateľnosti môže byť ešte zložitejšie. Snakemake rieši to automatizáciou nastavení analýzy údajov v Pythone, čím zabezpečuje konzistentné výsledky pre každého.

Mnoho existujúcich projektov v oblasti dátovej vedy sa spolieha na Snakemake. Keď sa váš pracovný postup v oblasti údajovej vedy stáva zložitejším, jeho automatizácia pomocou Snakemake sa stáva užitočnou.

Pracovné postupy Snakemake sa podobajú pracovným postupom GNU make. V Snakemake definujete požadované výsledky pomocou pravidiel, ktoré špecifikujú vstup, výstup a potrebné príkazy. Pravidlá pracovného toku môžete nastaviť na viacvláknové, aby ste získali výhody z paralelného spracovania.

Okrem toho môžu konfiguračné údaje pochádzať zo súborov JSON/YAML. Pracovné toky vám tiež umožňujú definovať funkcie na transformáciu údajov používaných v pravidlách a protokolovanie akcií vykonaných v každom kroku.

Snakemake navrhuje úlohy tak, aby boli prenosné a nasaditeľné v prostrediach spravovaných Kubernetes alebo špecifických cloudových platformách, ako sú Google Cloud Life Sciences alebo Tibanna na AWS.

Pracovné toky môžete zmraziť, aby ste použili presnú sadu balíkov, a spustené pracovné toky môžu spolu s nimi ukladať vygenerované testy jednotiek. Pre dlhodobú archiváciu môžete pracovné postupy uložiť ako tarbally.

Prijatím týchto najnovších nástrojov pre vedu o údajoch môžete zvýšiť svoju produktivitu, rozšíriť svoje schopnosti a vydať sa na vzrušujúce cesty založené na údajoch. Pamätajte však, že oblasť vedy o údajoch sa vyvíja. Ak chcete zostať v popredí, neprestávajte skúmať, experimentovať a prispôsobovať sa novým nástrojom a technikám, ktoré sa objavujú v tejto meniacej sa oblasti.