Die 5 neuesten Data-Science-Tools, die Sie mit Python verwenden sollten

Python hat sich aufgrund seiner Vielseitigkeit und seiner vielen Tools einen Namen gemacht und ist damit die bevorzugte Sprache für die Datenwissenschaft. Viele Bibliotheken haben Innovationen in diesem Bereich gefördert. Um Ihre Fähigkeiten zu verbessern und neue Möglichkeiten zu erkunden, ist es wichtig, über neue Tools auf dem Laufenden zu bleiben.

1. ConnectorX: Vereinfachtes Laden von Daten

Während sich die meisten Daten in Datenbanken befinden, finden Berechnungen normalerweise außerhalb dieser Datenbanken statt. Dennoch kann die Übertragung von Daten zu und von Datenbanken für die eigentliche Arbeit zu Verlangsamungen führen.

ConnectorX Lädt Daten aus Datenbanken in viele gängige Datenverarbeitungstools in Python und sorgt für schnelles Arbeiten, indem der Arbeitsaufwand minimiert wird.

ConnectorX verwendet eine Rust-Programmiersprachenbibliothek im Kern. Dies ermöglicht Optimierungen wie das Laden aus einer Datenquelle parallel zur Partitionierung.

Daten in der PostgreSQL-DatenbankSie können es beispielsweise auf diese Weise laden, indem Sie eine Partitionsspalte angeben.

IConnectorX unterstützt auch das Lesen von Daten aus verschiedenen Datenbanken, darunter MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL und Oracle.

Sie können die Ergebnisse in Pandas- oder PyArrow-DataFrames umwandeln oder sie mit PyArrow an Modin, Dask oder Polars umleiten.

2. DuckDB: Ermöglicht analytische Abfrage-Workloads

DuckDB verwendet einen spaltenbasierten Datenspeicher und ist für lang andauernde analytische Abfrage-Workloads optimiert. Sie bietet alle Funktionen, die Sie von einer herkömmlichen Datenbank erwarten, einschließlich ACID-Transaktionen.

Darüber hinaus können Sie es mit einem einzigen pip-Installationsbefehl in einer Python-Umgebung einrichten, sodass keine separate Software-Suite-Konfiguration erforderlich ist.

DuckDB erfasst Daten im CSV-, JSON- oder Parquet-Format. DuckDB verbessert die Effizienz, indem es resultierende Datenbanken nach Schlüsseln wie Jahr und Monat in separate physische Dateien aufteilt.

Wenn Sie DuckDB zum Abfragen verwenden, verhält es sich wie eine normale SQL-basierte relationale Datenbank, verfügt jedoch über zusätzliche Funktionen wie das Sammeln zufälliger Datenproben und das Erstellen von Fensterfunktionen.

Darüber hinaus bietet DuckDB nützliche Erweiterungen wie Volltextsuche, Excel-Import/Export und direkte Verbindungen zu SQLite und PostgreSQL, Exportieren von Dateien im Parquet-Format und Unterstützung verschiedener gängiger Geodatenformate und Typen.

3. Optimus: Optimierung der Datenmanipulation

Das Bereinigen und Vorbereiten von Daten für DataFrame-zentrierte Projekte kann eine der weniger beneidenswerten Aufgaben sein. Optimus ist ein All-in-One-Toolset zum Laden, Durchsuchen, Bereinigen und Zurückschreiben von Daten in verschiedene Datenquellen.

Optimus kann Pandas, Dask, CUDF (und Dask + CUDF), Vaex oder Spark als zugrunde liegende Daten-Engine verwenden. Sie können aus Arrow, Parquet, Excel, verschiedenen gängigen Datenbankquellen oder Flatfile-Formaten wie CSV und JSON laden und diese wieder speichern.

Die Datenmanipulations-API in Optimus ähnelt Pandas, bietet jedoch mehr .Reihen() Und .cols() Accessoren. Diese Zugriffsfunktionen erleichtern die Ausführung verschiedener Aufgaben erheblich.

Sie können beispielsweise einen DataFrame sortieren, ihn nach Spaltenwerten filtern, Daten anhand bestimmter Kriterien ändern oder Vorgänge anhand bestimmter Bedingungen eingrenzen. Darüber hinaus enthält Optimus Prozessoren, die für die Verarbeitung gängiger realer Datentypen wie E-Mail-Adressen und URLs entwickelt wurden.

Es ist wichtig zu wissen, dass sich Optimus derzeit in der aktiven Entwicklung befindet und die letzte offizielle Veröffentlichung im Jahr 2020 erfolgte. Daher ist es im Vergleich zu anderen Komponenten in Ihrem Stack möglicherweise weniger aktuell.

4. Polars: DataFrames beschleunigen

Wenn Sie mit DataFrames arbeiten und von den Leistungseinschränkungen von Pandas frustriert sind, Polaren ist eine hervorragende Lösung. Diese DataFrame-Bibliothek für Python bietet eine praktische Syntax wie Pandas.

Im Gegensatz zu Pandas verwendet Polars eine in Rust geschriebene Bibliothek, die die Fähigkeiten Ihrer Hardware sofort maximiert. Sie müssen keine spezielle Syntax verwenden, um leistungssteigernde Funktionen wie Parallelverarbeitung oder SIMD nutzen zu können.

Selbst einfache Vorgänge wie das Lesen aus einer CSV-Datei sind schneller. Darüber hinaus bietet Polars sowohl den Eager- als auch den Lazy-Ausführungsmodus, sodass die Abfrage sofort ausgeführt oder bis zur Notwendigkeit verzögert werden kann.

Es bietet auch eine Streaming-API für die inkrementelle Abfrageverarbeitung, obwohl diese Funktion möglicherweise noch nicht für alle Funktionen verfügbar ist. Rust-Entwickler können mit pyo3 auch ihre eigenen Polars-Erweiterungen erstellen.

5. Snakemake: Automatisierung von Data Science-Workflows

Das Einrichten von Data-Science-Workflows stellt eine Herausforderung dar, und die Gewährleistung von Konsistenz und Vorhersehbarkeit kann noch schwieriger sein. Schlangenmacherei Behebt dieses Problem, indem es Datenanalyse-Setups in Python automatisiert und so konsistente Ergebnisse für alle gewährleistet.

Viele bestehende Data-Science-Projekte basieren auf Snakemake. Wenn Ihr Data-Science-Workflow immer komplexer wird, ist die Automatisierung mit Snakemake von Vorteil.

Snakemake-Workflows ähneln GNU-Make-Workflows. In Snakemake definieren Sie gewünschte Ergebnisse mithilfe von Regeln, die Eingabe, Ausgabe und die erforderlichen Befehle festlegen. Sie können Workflow-Regeln multithreading gestalten, um von der parallelen Verarbeitung zu profitieren.

Darüber hinaus können Konfigurationsdaten aus JSON/YAML-Dateien stammen. Mit Workflows können Sie außerdem Funktionen zum Transformieren von in Regeln verwendeten Daten und zum Protokollieren von Aktionen definieren, die bei jedem Schritt ausgeführt werden.

Snakemake entwirft Jobs so, dass sie portierbar und in von Kubernetes verwalteten Umgebungen oder bestimmten Cloud-Plattformen wie Google Cloud Life Sciences oder Tibanna auf AWS einsetzbar sind.

Sie können Workflows einfrieren, um einen präzisen Paketsatz zu verwenden, und ausgeführte Workflows können generierte Komponententests darin speichern. Zur Langzeitarchivierung können Sie Workflows als Tarballs speichern.

Durch den Einsatz dieser neuesten Data-Science-Tools können Sie Ihre Produktivität steigern, Ihre Fähigkeiten erweitern und sich auf spannende datengesteuerte Reisen begeben. Bedenken Sie jedoch, dass sich die Datenwissenschaftslandschaft weiterentwickelt. Um an der Spitze zu bleiben, müssen Sie weiterhin die neuen Werkzeuge und Techniken erforschen, experimentieren und sich an sie anpassen, die in diesem sich verändernden Bereich entstehen.