5 nejnovějších nástrojů Data Science, které byste měli používat s Pythonem

Python si získal reputaci pro svou všestrannost a mnoho nástrojů, což z něj činí preferovaný jazyk pro datovou vědu. Mnoho knihoven podpořilo inovace v této oblasti. Chcete-li zlepšit své dovednosti a prozkoumat nové příležitosti, je důležité mít neustále aktuální informace o nových nástrojích.

1. ConnectorX: Zjednodušení načítání dat

Zatímco většina dat je uložena v databázích, výpočty se obvykle odehrávají mimo ně. Přenos dat do a z databází pro skutečnou práci však může způsobit zpomalení.

ConnectorX načítá data z databází do mnoha běžných nástrojů pro boj s daty v Pythonu a udržuje věci rychlé tím, že minimalizuje množství práce, kterou je třeba udělat.

ConnectorX používá knihovna programovacího jazyka Rust v jeho jádru. To umožňuje optimalizace, jako je možnost načítání ze zdroje dat paralelně s rozdělováním. Data v databázi PostgreSQL, můžete jej například načíst tímto způsobem zadáním sloupce oddílu.

IConnectorX také podporuje čtení dat z různých databází, včetně MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL a Oracle.

Výsledky můžete transformovat do datových rámců Pandas nebo PyArrow nebo je přesměrovat do Modin, Dask nebo Polar pomocí PyArrow.

2. DuckDB: Posílení úloh analytických dotazů

DuckDB používá sloupcové úložiště dat a optimalizuje se pro dlouhotrvající analytické dotazy. Nabízí všechny funkce, které byste očekávali od konvenční databáze, včetně transakcí ACID.

Kromě toho jej můžete nastavit v prostředí Pythonu pomocí jediného příkazu pip install, což eliminuje potřebu samostatné konfigurace softwarové sady.

DuckDB zpracovává data ve formátu CSV, JSON nebo Parquet. DuckDB zvyšuje efektivitu rozdělením výsledných databází do samostatných fyzických souborů podle klíčů, jako je rok a měsíc.

Když používáte DuckDB pro dotazování, chová se jako běžná relační databáze s podporou SQL, ale s dalšími funkcemi, jako je odebírání náhodných vzorků dat a vytváření okenních funkcí.

DuckDB navíc poskytuje užitečná rozšíření, jako je fulltextové vyhledávání, import/export Excelu, přímá připojení k SQLite a PostgreSQL, export souborů ve formátu Parquet a podpora různých běžných formátů geoprostorových dat a typy.

3. Optimus: Zefektivnění manipulace s daty

Čištění a příprava dat pro projekty zaměřené na DataFrame může být jedním z méně záviděníhodných úkolů. Optimus je sada nástrojů vše v jednom navržená k načítání, prozkoumávání, čištění a zápisu dat zpět do různých zdrojů dat.

Optimus může používat Pandas, Dask, CUDF (a Dask + CUDF), Vaex nebo Spark jako základní datový engine. Můžete načítat a ukládat zpět do Arrow, Parquet, Excel, různých běžných databázových zdrojů nebo plochých formátů jako CSV a JSON.

API pro manipulaci s daty v Optimusu je jako Pandas, ale nabízí více .rows() a .cols() příslušenství. Tyto doplňky značně usnadňují provádění různých úkolů.

Můžete například třídit DataFrame, filtrovat jej na základě hodnot sloupců, měnit data pomocí specifických kritérií nebo zúžit operace na základě určitých podmínek. Optimus navíc obsahuje procesory navržené pro zpracování běžných typů dat v reálném světě, jako jsou e-mailové adresy a URL.

Je důležité si uvědomit, že Optimus je v současné době ve fázi aktivního vývoje a jeho poslední oficiální vydání bylo v roce 2020. V důsledku toho může být méně aktuální ve srovnání s ostatními součástmi ve vašem zásobníku.

4. Polars: Akcelerace datových rámců

Pokud zjistíte, že pracujete s DataFrames a jste frustrovaní omezením výkonu Pandas, Polárky je vynikající řešení. Tato knihovna DataFrame pro Python nabízí pohodlnou syntaxi jako Pandas.

Na rozdíl od Pandas používá Polar knihovnu napsanou v Rustu, která maximalizuje možnosti vašeho hardwaru hned po vybalení. Abyste si mohli užívat funkce zvyšující výkon, jako je paralelní zpracování nebo SIMD, nemusíte používat speciální syntaxi.

Dokonce i jednoduché operace, jako je čtení ze souboru CSV, jsou rychlejší. Kromě toho nabízí Polary jak dychtivé, tak líné režimy provádění, které umožňují okamžité provedení dotazu nebo odložení, dokud to nebude nutné.

Poskytuje také rozhraní API pro streamování pro zpracování přírůstkových dotazů, i když tato funkce zatím nemusí být dostupná pro všechny funkce. Vývojáři Rust mohou také vytvářet vlastní rozšíření Polar pomocí pyo3.

5. Snakemake: Automatizace pracovních postupů Data Science

Nastavení pracovních postupů pro datovou vědu představuje výzvy a zajištění konzistence a předvídatelnosti může být ještě obtížnější. Snakemake řeší to automatizací nastavení analýzy dat v Pythonu a zajišťuje konzistentní výsledky pro každého.

Mnoho existujících datových vědeckých projektů spoléhá na Snakemake. Jak se váš pracovní postup v oblasti datové vědy stává složitějším, automatizace pomocí Snakemake se stává výhodnou.

Pracovní postupy Snakemake se podobají pracovním postupům GNU make. Ve Snakemake definujete požadované výsledky pomocí pravidel, která určují vstup, výstup a potřebné příkazy. Pravidla pracovního postupu můžete nastavit jako vícevláknová, abyste získali výhody z paralelního zpracování.

Kromě toho mohou konfigurační data pocházet ze souborů JSON/YAML. Pracovní postupy také umožňují definovat funkce pro transformaci dat používaných v pravidlech a protokolování akcí prováděných v každém kroku.

Snakemake navrhuje úlohy tak, aby byly přenosné a nasazené v prostředích spravovaných Kubernetes nebo konkrétních cloudových platformách, jako je Google Cloud Life Sciences nebo Tibanna na AWS.

Pracovní postupy můžete zmrazit, abyste mohli používat přesnou sadu balíčků, a spuštěné pracovní postupy mohou ukládat vygenerované jednotkové testy s nimi. Pro dlouhodobou archivaci můžete uložit pracovní postupy jako tarbally.

Přijetím těchto nejnovějších nástrojů datové vědy můžete zvýšit svou produktivitu, rozšířit své schopnosti a vydat se na vzrušující cesty založené na datech. Pamatujte však, že prostředí datové vědy se vyvíjí. Chcete-li zůstat v popředí, pokračujte ve zkoumání, experimentování a přizpůsobování se novým nástrojům a technikám, které se objevují v této měnící se oblasti.