5 новейших инструментов обработки данных, которые вы должны использовать с Python

Python завоевал репутацию благодаря своей универсальности и множеству инструментов, что делает его предпочтительным языком для науки о данных. Многие библиотеки поощряют инновации в этой области. Чтобы улучшить свои навыки и изучить новые возможности, важно быть в курсе новых инструментов.

1. ConnectorX: упрощение загрузки данных

Хотя большая часть данных находится в базах данных, вычисления обычно происходят вне их. Тем не менее, передача данных в базы данных и из баз данных для реальной работы может привести к замедлению.

СоединительX загружает данные из баз данных во многие распространенные инструменты обработки данных в Python и ускоряет работу, сводя к минимуму объем выполняемой работы.

ConnectorX использует библиотека языка программирования Rust в его ядре. Это позволяет проводить оптимизации, такие как возможность загрузки из источника данных параллельно с секционированием.

Данные в базе данных PostgreSQL, например, вы можете загрузить его таким образом, указав столбец раздела.

IConnectorX также поддерживает чтение данных из различных баз данных, включая MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL и Oracle.

Вы можете преобразовать результаты в Pandas или PyArrow DataFrames или перенаправить их в Modin, Dask или Polars с помощью PyArrow.

2. DuckDB: расширение возможностей рабочих нагрузок аналитических запросов

УткаДБ использует столбцовое хранилище данных и оптимизируется для длительных рабочих нагрузок аналитических запросов. Он предлагает все функции, которые вы ожидаете от обычной базы данных, включая транзакции ACID.

Кроме того, вы можете настроить его в среде Python с помощью одной команды установки pip, что устраняет необходимость в отдельной конфигурации программного пакета.

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 вы используете DuckDB для запросов, она ведет себя как обычная реляционная база данных на основе SQL, но с дополнительными функциями, такими как выборка случайных данных и создание оконных функций.

Кроме того, DuckDB предоставляет полезные расширения, такие как полнотекстовый поиск, импорт/экспорт Excel, прямое подключение к SQLite и PostgreSQL, экспорт файлов в формате Parquet и поддержку различных распространенных форматов геопространственных данных и типы.

3. Optimus: оптимизация обработки данных

Очистка и подготовка данных для проектов, ориентированных на DataFrame, может быть одной из наименее завидных задач. Оптимус — это комплексный набор инструментов, предназначенный для загрузки, исследования, очистки и обратной записи данных в различные источники данных.

Optimus может использовать Pandas, Dask, CUDF (и Dask + CUDF), Vaex или Spark в качестве базового механизма обработки данных. Вы можете загружать и сохранять обратно в Arrow, Parquet, Excel, различные распространенные источники баз данных или форматы плоских файлов, такие как CSV и JSON.

API манипулирования данными в Optimus похож на Pandas, но предлагает больше возможностей. .строки() и .столбцы() аксессуары. Эти средства доступа значительно упрощают выполнение различных задач.

Например, вы можете сортировать DataFrame, фильтровать его на основе значений столбца, изменять данные по определенным критериям или сужать операции на основе определенных условий. Более того, Optimus включает в себя процессоры, предназначенные для обработки распространенных типов данных реального мира, таких как адреса электронной почты и URL-адреса.

Важно знать, 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 вашем стеке.

4. Polars: ускорение фреймов данных

Если вы обнаружите, что работаете с DataFrames и разочарованы ограничениями производительности Pandas, Поляры отличное решение. Эта библиотека DataFrame для Python предлагает удобный синтаксис, такой как Pandas.

В отличие от Pandas, Polars использует библиотеку, написанную на Rust, которая максимально расширяет возможности вашего оборудования из коробки. 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 предлагает как активный, так и ленивый режимы выполнения, что позволяет выполнять запросы немедленно или откладывать их до тех пор, пока это не потребуется.

Он также предоставляет потоковый API для добавочной обработки запросов, хотя эта функция может быть пока недоступна для всех функций. Разработчики Rust также могут создавать свои собственные расширения Polars, используя pyo3.

5. Snakemake: автоматизация рабочих процессов обработки данных

Настройка рабочих процессов обработки данных сопряжена с трудностями, а обеспечение согласованности и предсказуемости может быть еще сложнее. Змеетворец решает эту проблему, автоматизируя настройки анализа данных в Python, обеспечивая согласованные результаты для всех.

Многие существующие проекты по науке о данных полагаются на Snakemake. По мере того, как ваш рабочий процесс обработки данных становится все более сложным, его автоматизация с помощью Snakemake становится полезной.

Рабочие процессы Snakemake напоминают рабочие процессы GNU make. В Snakemake вы определяете желаемые результаты, используя правила, которые определяют ввод, вывод и необходимые команды. Вы можете сделать правила рабочего процесса многопоточными, чтобы получить преимущества от 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 регистрации действий, выполняемых на каждом этапе.

Snakemake проектирует задания так, чтобы они были переносимыми и развертываемыми в средах, управляемых Kubernetes, или на определенных облачных платформах, таких как Google Cloud Life Sciences или Tibanna на AWS.

Вы можете заморозить рабочие процессы, чтобы использовать точный набор пакетов, а выполненные рабочие процессы могут хранить сгенерированные модульные тесты вместе с ними. Для долгосрочного архивирования вы можете хранить рабочие процессы в виде архивов.

Применяя эти новейшие инструменты обработки данных, вы можете повысить свою производительность, расширить свои возможности и отправиться в увлекательное путешествие, основанное на данных. Тем не менее, помните, что ландшафт науки о данных развивается. Чтобы оставаться в авангарде, продолжайте исследовать, экспериментировать и адаптироваться к новым инструментам и методам, которые появляются в этой меняющейся области.