Python заработал репутацию благодаря своей универсальности и включению множества инструментов, что делает его предпочтительным языком для науки о данных. Это побудило многие библиотеки к инновациям в этой области. Чтобы улучшить свои навыки и изучить новые возможности, важно быть в курсе новых и недавно разработанных инструментов.
В последние годы наука о данных становится все более важной областью, отчасти потому, что доступны новые мощные инструменты, облегчающие людям сбор и анализ данных. В Python доступно множество инструментов для обработки данных, которые можно использовать для выполнения различных задач, включая создание графиков, прогнозов и предполагаемых визуализаций. Проверять Способы оставаться в курсе последних тенденций в науке о данных.
1. ConnectorX: упростите загрузку данных
Хотя большая часть данных находится в базах данных, вычисления обычно происходят вне их. Однако перемещение данных в базы данных и из них во время реальной работы может привести к замедлению работы.
вставать СоединительX Он загружает данные из баз данных во многие популярные инструменты анализа данных в Python и обеспечивает быструю и бесперебойную работу за счет сокращения объема работы, которую необходимо выполнить.
В основе ConnectorX лежит библиотека языка программирования Rust. Это позволяет вносить улучшения, такие как возможность загрузки из источника данных параллельно с секционированием. Данные в базе данных PostgreSQL, например, можно загрузить таким образом, указав столбец section.
IConnectorX также поддерживает чтение данных из различных баз данных, включая MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL и Oracle.
Вы можете конвертировать результаты в Pandas или PyArrow DataFrames или пересылать их в Modin, Dask или Polars с помощью PyArrow.
2. DuckDB: включите рабочие нагрузки аналитических запросов.
يستخدم УткаДБ Вертикальное хранилище данных и оптимизация длительных рабочих нагрузок аналитических запросов. Предоставляет все функции, которые вы ожидаете от традиционной базы данных, включая транзакции ACID.
Кроме того, вы можете настроить его в среде Python с помощью команды пип установить Во-первых, устраняется необходимость настройки отдельного набора приложений.
DuckDB принимает данные в формате CSV, JSON или Parquet. DuckDB повышает эффективность, разделяя результирующие базы данных на отдельные физические файлы в соответствии с такими ключами, как год и месяц.
Когда DuckDB используется для запросов, она ведет себя как обычная реляционная база данных на основе SQL, но с дополнительными функциями, такими как выборка случайных данных и генерация аналитических функций (функция фрейма).
Кроме того, DuckDB предоставляет полезные форматы, такие как полнотекстовый поиск, импорт/экспорт Excel, прямое подключение к SQLite и PostgreSQL, экспорт файлов Parquet и поддержку многих популярных форматов и типов геопространственных данных. Проверять Как работают временные таблицы SQL Server?.
3. Optimus: упростите обработку данных
Очистка и подготовка данных для проектов, ориентированных на DataFrame, может быть напряженной задачей, требующей большой эффективности. Optimus Это комплексный набор инструментов, предназначенный для загрузки, изучения, очистки и перезаписи данных в различные источники данных.
Optimus может использовать Pandas, Dask, CUDF (и Dask + CUDF), Vaex или Spark в качестве основного механизма обработки данных. Вы можете загружать и сохранять обратно в Arrow, Parquet, Excel и различные популярные источники баз данных или в форматах плоских файлов, таких как CSV и JSON.
Аналогичен API обработки данных Optimus Pandas, но предоставляет больше соединителей. .строки() و столбцы(). Эти разъемы значительно облегчают выполнение различных задач.
Например, вы можете сортировать или фильтровать структуру управления данными на основе значений столбцов, изменять данные с использованием определенных критериев или сужать операции на основе определенных условий. Кроме того, Optimus включает в себя мастера, предназначенные для обработки распространенных типов данных реального мира, таких как адреса электронной почты и URL-адреса.
Важно понимать, что Optimus в настоящее время находится в активной разработке, и его последний официальный выпуск был в 2020 году. В результате он может быть менее актуальным по сравнению с другими компонентами в вашей коллекции. Проверять Изучите аналитику данных бесплатно: лучшие сайты вокруг.
4. Polars: система ускоренного управления данными
Если вы обнаружите, что работаете с платформами управления данными и разочарованы ограничениями производительности Pandas, поляр Это отличное решение. Эта библиотека инфраструктуры данных для Python предоставляет удобный синтаксис, такой как Pandas.
В отличие от Pandas, Polars использует библиотеку, написанную на Rust, которая расширяет возможности вашего устройства. Вам не нужно использовать специальный синтаксис, чтобы пользоваться функциями повышения производительности, такими как параллельная обработка или SIMD.
Даже простые операции, такие как чтение из CSV-файла, выполняются быстрее. Кроме того, Polars предоставляет расширенные и полные режимы выполнения, позволяющие немедленное выполнение запроса или отсрочку по мере необходимости.
Он также предоставляет потоковый API для обработки добавочных запросов, хотя эта функция может быть пока недоступна для всех функций. Разработчики Rust также могут создавать свои собственные надстройки Polars, используя pyo3.
5. Snakemake: автоматизируйте рабочие процессы обработки данных
Настройка рабочих процессов обработки данных сопряжена с множеством разнообразных проблем, а обеспечить согласованность и предсказуемость может быть сложнее. Он лечит змеетворец Это ограничение связано с автоматизацией настроек синтаксического анализа данных в Python, что обеспечивает согласованные результаты для всех.
Многие из текущих проектов по науке о данных основаны на Snakemake. По мере того, как рабочие процессы обработки данных становятся все более сложными, их автоматизация с помощью Snakemake может пригодиться.
Рабочий процесс Snakemake похож на GNU. Вы можете указать желаемые результаты, используя правила, определяющие ввод, вывод и необходимые команды. Вы можете создавать многопоточные правила рабочего процесса, чтобы использовать преимущества параллельной обработки.
Кроме того, данные конфигурации могут быть получены из файлов JSON/YAML. Рабочие процессы также позволяют определять функции для преобразования данных, используемых в правилах, и записи действий, предпринимаемых на каждом этапе.
Snakemake проектирует задания так, чтобы они были переносимыми и развертываемыми в средах, управляемых Kubernetes, или на некоторых облачных платформах, таких как Google Cloud Life Sciences или Tibanna на AWS.
Вы можете заморозить рабочие процессы, чтобы использовать детализированный набор пакетов, а при выполнении рабочих процессов можно сохранять созданные с их помощью модульные тесты. Для архивирования длинных форм вы можете хранить рабочие процессы в виде zip-файлов. Проверять Этика данных: кодекс поведения, которому должен следовать каждый специалист по данным..
Непревзойденные инструменты обработки данных для Python
Применяя эти новейшие инструменты обработки данных, вы можете повысить свою производительность, расширить свои возможности и отправиться в увлекательное путешествие, основанное на данных. Однако помните, что ландшафт науки о данных развивается. Чтобы оставаться на шаг впереди, продолжайте исследовать, экспериментировать и адаптироваться к новым инструментам и технологиям, которые появляются в этой меняющейся области. Вы можете просмотреть сейчас Как стать специалистом по вводу данных.
