5 ultimi strumenti di data science che dovresti usare con Python

Python si è guadagnato una reputazione per la sua versatilità e molti strumenti, rendendolo il linguaggio preferito per la scienza dei dati. Molte biblioteche hanno incoraggiato l'innovazione in questo campo. Per migliorare le tue capacità ed esplorare nuove opportunità, è importante rimanere aggiornati con gli strumenti emergenti.

1. ConnectorX: semplificare il caricamento dei dati

Sebbene la maggior parte dei dati risieda nei database, i calcoli di solito si verificano al di fuori di essi. Tuttavia, il trasferimento di dati da e verso i database per il lavoro effettivo può introdurre rallentamenti.

ConnettoreX carica i dati dai database in molti comuni strumenti di gestione dei dati in Python e mantiene le cose veloci riducendo al minimo la quantità di lavoro da svolgere.

ConnectorX utilizza una libreria del linguaggio di programmazione Rust

al suo centro. Ciò consente ottimizzazioni come la possibilità di caricare da un'origine dati in parallelo con il partizionamento. Dati nel database PostgreSQL, ad esempio, puoi caricarlo in questo modo specificando una colonna di partizione.

IConnectorX supporta anche la lettura di dati da vari database, tra cui MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL e Oracle.

Puoi trasformare i risultati in Pandas o PyArrow DataFrame o reindirizzarli a Modin, Dask o Polars utilizzando PyArrow.

2. DuckDB: potenziamento dei carichi di lavoro di query analitiche

DuckDB usa un datastore a colonne e ottimizza per carichi di lavoro di query analitiche di lunga durata. Offre tutte le funzionalità che ti aspetteresti da un database convenzionale, comprese le transazioni ACID.

Inoltre, puoi configurarlo in un ambiente Python con un singolo comando pip install, eliminando la necessità di una configurazione separata della suite software.

DuckDB importa i dati in formato CSV, JSON o Parquet. DuckDB migliora l'efficienza dividendo i database risultanti in file fisici separati in base a chiavi come anno e mese.

Quando usi DuckDB per le query, si comporta come un normale database relazionale basato su SQL ma con funzionalità extra come l'acquisizione di campioni di dati casuali e la creazione di funzioni di finestra.

Inoltre, DuckDB fornisce estensioni utili come ricerca full-text, importazione/esportazione Excel, connessioni dirette a SQLite e PostgreSQL, esportazione di file in formato Parquet e supporto di vari formati di dati geospaziali comuni e tipi.

3. Optimus: razionalizzazione della manipolazione dei dati

La pulizia e la preparazione dei dati per i progetti incentrati su DataFrame può essere una delle attività meno invidiabili. Ottimo è un set di strumenti all-in-one progettato per caricare, esplorare, pulire e riscrivere i dati in varie origini dati.

Optimus può utilizzare Pandas, Dask, CUDF (e Dask + CUDF), Vaex o Spark come motore di dati sottostante. Puoi caricare e salvare nuovamente in Arrow, Parquet, Excel, varie fonti di database comuni o formati di file flat come CSV e JSON.

L'API di manipolazione dei dati in Optimus è come Pandas, ma offre di più .righe() E .colonne() accessori. Queste funzioni di accesso semplificano notevolmente l'esecuzione di varie attività.

Ad esempio, puoi ordinare un DataFrame, filtrarlo in base ai valori della colonna, modificare i dati utilizzando criteri specifici o restringere le operazioni in base a determinate condizioni. Inoltre, Optimus include processori progettati per gestire tipi di dati comuni del mondo reale come indirizzi e-mail e URL.

È importante sapere che Optimus è attualmente in fase di sviluppo attivo e la sua ultima versione ufficiale risale al 2020. Di conseguenza, potrebbe essere meno aggiornato rispetto ad altri componenti nel tuo stack.

4. Polari: accelerazione dei dataframe

Se ti ritrovi a lavorare con DataFrame e sei frustrato dai limiti prestazionali di Panda, Polari è un'ottima soluzione. Questa libreria DataFrame per Python offre una comoda sintassi come Pandas.

A differenza di Pandas, Polars utilizza una libreria scritta in Rust che massimizza le capacità del tuo hardware fuori dagli schemi. Non è necessario utilizzare una sintassi speciale per usufruire di funzionalità che migliorano le prestazioni come l'elaborazione parallela o SIMD.

Anche semplici operazioni come la lettura da un file CSV sono più veloci. Inoltre, Polars offre modalità di esecuzione sia desiderose che lazy, consentendo l'esecuzione immediata delle query o differita fino a quando necessario.

Fornisce inoltre un'API di streaming per l'elaborazione incrementale delle query, sebbene questa funzionalità potrebbe non essere ancora disponibile per tutte le funzioni. Gli sviluppatori di Rust possono anche creare le proprie estensioni Polars utilizzando pyo3.

5. Snakemake: automazione dei flussi di lavoro di data science

L'impostazione dei flussi di lavoro di data science pone sfide e garantire coerenza e prevedibilità può essere ancora più difficile. Snakemake risolve questo problema automatizzando le impostazioni di analisi dei dati in Python, garantendo risultati coerenti per tutti.

Molti progetti di data science esistenti si affidano a Snakemake. Man mano che il tuo flusso di lavoro di data science diventa più complesso, automatizzarlo con Snakemake diventa vantaggioso.

I flussi di lavoro Snakemake assomigliano ai flussi di lavoro GNU make. In Snakemake, definisci i risultati desiderati utilizzando regole, che specificano input, output e i comandi necessari. È possibile rendere multithread le regole del flusso di lavoro per ottenere vantaggi dall'elaborazione parallela.

Inoltre, i dati di configurazione possono provenire da file JSON/YAML. I flussi di lavoro consentono inoltre di definire le funzioni per la trasformazione dei dati utilizzati nelle regole e le azioni di registrazione eseguite in ogni passaggio.

Snakemake progetta i lavori in modo che siano portabili e distribuibili in ambienti gestiti da Kubernetes o specifiche piattaforme cloud come Google Cloud Life Sciences o Tibanna su AWS.

È possibile bloccare i flussi di lavoro per utilizzare un set di pacchetti preciso e i flussi di lavoro eseguiti possono archiviare unit test generati con essi. Per l'archiviazione a lungo termine, puoi archiviare i flussi di lavoro come tarball.

Abbracciando questi ultimi strumenti di data science, puoi aumentare la tua produttività, espandere le tue capacità e intraprendere entusiasmanti viaggi guidati dai dati. Tuttavia, ricorda che il panorama della scienza dei dati si evolve. Per rimanere all'avanguardia, continua a esplorare, sperimentare e adattarti ai nuovi strumenti e tecniche che emergono in questo campo in continua evoluzione.