5 најновијих алата за науку о подацима које би требало да користите са Питхон-ом

Питхон је стекао репутацију због своје свестраности и многих алата, што га чини преферираним језиком за науку о подацима. Многе библиотеке су подстицале иновације у овој области. Да бисте побољшали своје вештине и истражили нове могућности, важно је да будете у току са новим алатима.

1. ЦоннецторКс: Поједностављивање учитавања података

Док се већина података налази у базама података, прорачуни се обично одвијају ван њих. Ипак, пренос података у и из база података за стварни рад може довести до успоравања.

ЦоннецторКс учитава податке из база података у многе уобичајене алате за препуцавање података у Питхон-у и одржава ствари брзо минимизирајући количину посла који треба обавити.

ЦоннецторКс користи библиотека програмског језика Руст у својој сржи. Ово омогућава оптимизације као што је могућност учитавања из извора података паралелно са партиционисањем. Подаци у ПостгреСКЛ бази података

, на пример, можете га учитати на овај начин тако што ћете навести колону партиције.

ИЦоннецторКс такође подржава читање података из различитих база података, укључујући МиСКЛ/МариаДБ, СКЛите, Амазон Редсхифт, Мицрософт СКЛ Сервер, Азуре СКЛ и Орацле.

Можете да трансформишете резултате у Пандас или ПиАрров ДатаФрамес, или их преусмерите на Модин, Даск или Поларс користећи ПиАрров.

2. ДуцкДБ: Оснаживање радних оптерећења аналитичких упита

ДуцкДБ користи стубно складиште података и оптимизује за дуготрајна аналитичка радна оптерећења упита. Нуди све функције које бисте очекивали од конвенционалне базе података, укључујући АЦИД трансакције.

Штавише, можете га подесити у Питхон окружењу са једном командом за инсталирање пип-а, елиминишући потребу за засебном конфигурацијом софтверског пакета.

ДуцкДБ уноси податке у ЦСВ, ЈСОН или Паркет формату. ДуцкДБ побољшава ефикасност дељењем резултирајућих база података у засебне физичке датотеке према кључевима као што су година и месец.

Када користите ДуцкДБ за постављање упита, он се понаша као обична релациона база података на бази СКЛ-а, али са додатним функцијама као што је узимање насумичних узорака података и креирање функција прозора.

Штавише, ДуцкДБ пружа корисна проширења као што су претрага целог текста, Екцел увоз/извоз, директне везе на СКЛите и ПостгреСКЛ, извозе датотеке у паркет формату и подржавају различите уобичајене формате геопросторних података и врсте.

3. Оптимус: Поједностављена манипулација подацима

Чишћење и припрема података за пројекте оријентисане на ДатаФраме може бити један од мање завидних задатака. Оптимус је све-у-једном скуп алата дизајниран за учитавање, истраживање, чишћење и уписивање података назад у различите изворе података.

Оптимус може да користи Пандас, Даск, ЦУДФ (и Даск + ЦУДФ), Ваек или Спарк као основни механизам података. Можете учитавати и чувати назад у Арров, Паркет, Екцел, разне уобичајене изворе базе података или формате равних датотека као што су ЦСВ и ЈСОН.

АПИ за манипулацију подацима у Оптимусу је као Пандас, али нуди више .ровс() и .цолс() приступници. Ови додаци чине различите задатке много лакшим за обављање.

На пример, можете сортирати ДатаФраме, филтрирати га на основу вредности колоне, променити податке користећи одређене критеријуме или сузити операције на основу одређених услова. Штавише, Оптимус укључује процесоре дизајниране за руковање уобичајеним типовима података из стварног света као што су адресе е-поште и УРЛ адресе.

Важно је имати на уму да је Оптимус тренутно у активном развоју, а његово последње званично издање било је 2020. Као резултат тога, може бити мање ажуран у поређењу са другим компонентама у вашој групи.

4. Поларс: Убрзавање оквира података

Ако откријете да радите са ДатаФрамес-ом и фрустрирани сте ограничењима перформанси Панда, Поларс је одлично решење. Ова библиотека ДатаФраме за Питхон нуди згодну синтаксу као што је Пандас.

За разлику од Панда, Поларс користи библиотеку написану у Руст-у која максимизира могућности вашег хардвера из кутије. Не морате да користите посебну синтаксу да бисте уживали у функцијама које побољшавају перформансе као што су паралелна обрада или СИМД.

Чак и једноставне операције као што је читање из ЦСВ датотеке су брже. Поред тога, Поларс нуди и режиме жељног и лењог извршавања, омогућавајући тренутно извршење упита или одложено док није потребно.

Такође пружа АПИ за стриминг за инкременталну обраду упита, иако ова функција можда још није доступна за све функције. Руст програмери такође могу да креирају сопствене Поларс екстензије користећи пио3.

5. Снакемаке: Аутоматизација токова рада науке о подацима

Постављање токова рада науке о подацима представља изазове, а осигурање доследности и предвидљивости може бити још теже. Снакемаке решава ово аутоматизацијом подешавања анализе података у Питхон-у, обезбеђујући конзистентне резултате за све.

Многи постојећи пројекти науке о подацима ослањају се на Снакемаке. Како ваш ток рада науке о подацима постаје све сложенији, аутоматизација помоћу Снакемаке-а постаје корисна.

Снакемаке радни токови личе на ГНУ маке токове. У Снакемаке-у дефинишете жељене исходе користећи правила, која одређују улаз, излаз и потребне команде. Можете да направите вишенитна правила тока посла да бисте имали користи од паралелне обраде.

Поред тога, конфигурациони подаци могу да потичу из ЈСОН/ИАМЛ датотека. Токови посла вам такође омогућавају да дефинишете функције за трансформацију података који се користе у правилима и акције евидентирања предузетих у сваком кораку.

Снакемаке дизајнира послове тако да буду преносиви и применљиви у окружењима којима управља Кубернетес или одређеним платформама у облаку као што су Гоогле Цлоуд Лифе Сциенцес или Тибанна на АВС-у.

Можете да замрзнете токове посла да бисте користили прецизан скуп пакета, а извршени токови посла могу да чувају генерисане тестове јединица са њима. За дугорочно архивирање, можете да складиштите токове посла као архивске датотеке.

Прихватањем ових најновијих алата за науку о подацима, можете повећати своју продуктивност, проширити своје могућности и кренути на узбудљива путовања заснована на подацима. Ипак, запамтите да се пејзаж науке о подацима развија. Да бисте остали у првом плану, наставите да истражујете, експериментишете и прилагођавате се новим алатима и техникама које се појављују на овом пољу које се мења.