Python מציעה כלי עבודה יוצאי דופן עבור Data Science. האם אתה משתמש כרגע בכלים העדכניים והיעילים ביותר בזרימת העבודה שלך?

פייתון צברה מוניטין בזכות הרבגוניות והכלים הרבים שלה, מה שהופך אותה לשפה המועדפת למדעי הנתונים. ספריות רבות עודדו חדשנות בתחום זה. כדי לשפר את הכישורים שלך ולחקור הזדמנויות חדשות, חשוב להישאר מעודכן בכלים מתפתחים.

1. ConnectorX: פישוט טעינת הנתונים

בעוד שרוב הנתונים נמצאים בבסיסי נתונים, חישובים מתרחשים בדרך כלל מחוץ להם. עם זאת, העברת נתונים אל וממסדי נתונים לצורך עבודה בפועל עלולה לגרום להאטות.

ConnectorX טוען נתונים מבסיסי נתונים לתוך כלים נפוצים רבים לסכסוך נתונים ב- Python, והוא שומר על דברים מהירים על ידי מזעור כמות העבודה שיש לבצע.

ConnectorX משתמש ספריית שפת תכנות Rust בבסיס שלו. זה מאפשר אופטימיזציות כמו היכולת לטעון ממקור נתונים במקביל לחלוקה למחיצות. נתונים במסד הנתונים PostgreSQL, למשל, אתה יכול לטעון אותו בדרך זו על ידי ציון עמודת מחיצה.

IConnectorX תומך גם בקריאת נתונים מבסיסי נתונים שונים, כולל MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL ו-Oracle.

instagram viewer

אתה יכול להפוך את התוצאות ל-Pandas או PyArrow DataFrames, או להפנות אותן ל-Modin, Dask או Polars באמצעות PyArrow.

2. DuckDB: העצמת עומסי עבודה של שאילתות אנליטיות

DuckDB משתמש במאגר נתונים עמודה ומבצע אופטימיזציה לעומסי עבודה ארוכי טווח של שאילתות אנליטיות. הוא מציע את כל התכונות שהיית מצפה ממסד נתונים רגיל, כולל עסקאות ACID.

יתרה מזאת, אתה יכול להגדיר אותו בסביבת Python עם פקודת התקנת pip בודדת, ולבטל את הצורך בתצורת חבילת תוכנה נפרדת.

DuckDB קולט נתונים בפורמט CSV, JSON או Parquet. DuckDB משפר את היעילות על ידי חלוקת מסדי נתונים שנוצרו לקבצים פיזיים נפרדים לפי מפתחות כמו שנה וחודש.

כאשר אתה משתמש ב-DuckDB לשאילתות, הוא מתנהג כמו מסד נתונים רלציוני רגיל המופעל על ידי SQL, אך עם תכונות נוספות כגון לקיחת דגימות נתונים אקראיות ויצירת פונקציות חלון.

יתר על כן, DuckDB מספק הרחבות שימושיות כמו חיפוש בטקסט מלא, ייבוא/ייצוא של Excel, חיבורים ישירים אל SQLite ו-PostgreSQL, ייצוא קבצים בפורמט Parquet, ותומכים בפורמטים שונים של נתונים גיאו-מרחביים ו סוגים.

3. אופטימוס: ייעול מניפולציית הנתונים

ניקוי והכנת נתונים עבור פרויקטים ממוקדי DataFrame יכולה להיות אחת המשימות הפחות מעוררות קנאה. אופטימוס הוא ערכת כלים הכל באחד שנועדה לטעון, לחקור, לנקות ולכתוב נתונים בחזרה למקורות נתונים שונים.

Optimus יכולה להשתמש ב-Pandas, Dask, CUDF (ו-Dask + CUDF), Vaex או Spark כמנוע הנתונים הבסיסי שלו. אתה יכול לטעון ולשמור בחזרה בחץ, פרקט, אקסל, מקורות מסד נתונים נפוצים שונים, או פורמטים שטוחים כמו CSV ו-JSON.

ממשק ה-API למניפולציה של הנתונים ב-Optimus הוא כמו Pandas, אבל הוא מציע יותר .rows() ו.cols() אביזרים. אביזרים אלו הופכים משימות שונות להרבה יותר קלות לביצוע.

לדוגמה, אתה יכול למיין DataFrame, לסנן אותו על סמך ערכי עמודות, לשנות נתונים באמצעות קריטריונים ספציפיים, או לצמצם פעולות בהתבסס על תנאים מסוימים. יתרה מכך, Optimus כולל מעבדים שנועדו לטפל בסוגי נתונים נפוצים בעולם האמיתי כגון כתובות דוא"ל וכתובות URL.

חשוב להיות מודע לכך ש-Optimus נמצא כעת בפיתוח פעיל, וההוצאה הרשמית האחרונה שלו הייתה ב-2020. כתוצאה מכך, הוא עשוי להיות פחות מעודכן בהשוואה לרכיבים אחרים בערימה שלך.

4. Polars: האצת DataFrames

אם אתה מוצא את עצמך עובד עם DataFrames ומתוסכל ממגבלות הביצועים של Pandas, קוטביות הוא פתרון מצוין. ספריית DataFrame זו עבור Python מציעה תחביר נוח כמו Pandas.

בניגוד ל-Pandas, Polars משתמש בספרייה שנכתבה ב-Rust שממקסמת את יכולות החומרה שלך מהקופסה. אינך צריך להשתמש בתחביר מיוחד כדי ליהנות מתכונות משפרות ביצועים כמו עיבוד מקבילי או SIMD.

אפילו פעולות פשוטות כמו קריאה מקובץ CSV הן מהירות יותר. בנוסף, Polars מציעה גם מצבי ביצוע נלהבים וגם עצלים, המאפשרים ביצוע מיידי של שאילתה או דחיה עד הצורך.

הוא גם מספק ממשק API לזרימה לעיבוד שאילתות מצטבר, אם כי ייתכן שתכונה זו עדיין לא זמינה עבור כל הפונקציות. מפתחי חלודה יכולים גם ליצור הרחבות Polars משלהם באמצעות pyo3.

5. Snakemake: אוטומציה של תהליכי עבודה במדעי הנתונים

הגדרת זרימות עבודה של מדעי הנתונים מציבה אתגרים, והבטחת עקביות ויכולת חיזוי יכולה להיות אפילו קשה יותר. ייצור נחשים מטפל בזה על ידי אוטומציה של הגדרות ניתוח נתונים ב-Python, מה שמבטיח תוצאות עקביות לכולם.

הרבה פרויקטים קיימים של מדעי הנתונים מסתמכים על Snakemake. ככל שזרימת העבודה שלך במדעי הנתונים הופכת מורכבת יותר, האוטומציה שלו עם Snakemake הופכת למועילה.

זרימות עבודה של Snakemake דומות לזרימות עבודה של GNU. ב-Snakemake, אתה מגדיר את התוצאות הרצויות באמצעות כללים, המציינים קלט, פלט והפקודות הדרושות. אתה יכול להפוך כללי זרימת עבודה לריבוי הליכיים כדי להרוויח יתרונות מעיבוד מקביל.

בנוסף, נתוני תצורה יכולים להגיע מקובצי JSON/YAML. זרימות עבודה מאפשרות לך גם להגדיר פונקציות להמרת נתונים המשמשים בכללים ופעולות רישום שננקטו בכל שלב.

Snakemake מעצב עבודות להיות ניידות וניתנות לפריסה בסביבות המנוהלות על ידי Kubernetes או בפלטפורמות ענן ספציפיות כמו Google Cloud Life Sciences או Tibanna ב-AWS.

אתה יכול להקפיא זרימות עבודה כדי להשתמש בערכת חבילה מדויקת, וזרימות עבודה מבוצעות יכולות לאחסן איתם בדיקות יחידות שנוצרו. עבור ארכיון לטווח ארוך, אתה יכול לאחסן זרימות עבודה בתור כדורים.

על ידי אימוץ הכלים העדכניים ביותר של מדעי הנתונים, אתה יכול להגביר את הפרודוקטיביות שלך, להרחיב את היכולות שלך ולצאת למסעות מונעי נתונים מרגשים. עם זאת, זכרו שנוף מדעי הנתונים מתפתח. כדי להישאר בחזית, להמשיך לחקור, להתנסות ולהסתגל לכלים והטכניקות החדשות שצצים בתחום המשתנה הזה.