Python ile Kullanmanız Gereken En Yeni 5 Veri Bilimi Aracı

Python, çok yönlülüğü ve birçok aracıyla ün kazandı ve bu da onu veri bilimi için tercih edilen dil haline getirdi. Birçok kütüphane bu alanda yeniliği teşvik etmiştir. Becerilerinizi geliştirmek ve yeni fırsatları keşfetmek için, ortaya çıkan araçlarla güncel kalmak önemlidir.

1. ConnectorX: Verilerin Yüklenmesini Basitleştirme

Çoğu veri veritabanlarında bulunurken, hesaplamalar genellikle bunların dışında gerçekleşir. Yine de, gerçek iş için veritabanlarına ve veritabanlarından veri aktarımı yavaşlamalara neden olabilir.

BağlayıcıX veritabanlarından verileri Python'daki birçok yaygın veri düzenleme aracına yükler ve yapılacak iş miktarını en aza indirerek işleri hızlı tutar.

ConnectorX kullanımları Rust programlama dili kitaplığı onun çekirdeğinde. Bu, bölümlemeye paralel olarak bir veri kaynağından yükleme yapabilmek gibi optimizasyonlara izin verir. PostgreSQL veritabanındaki veriler, örneğin, bir bölüm sütunu belirterek bu şekilde yükleyebilirsiniz.

IConnectorX ayrıca MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL ve Oracle dahil olmak üzere çeşitli veritabanlarından veri okumayı destekler.

Sonuçları Pandas veya PyArrow DataFrames'e dönüştürebilir veya PyArrow'u kullanarak Modin, Dask veya Polars'a yönlendirebilirsiniz.

2. DuckDB: Analitik Sorgu İş Yüklerini Güçlendirme

ÖrdekDB sütunlu bir veri deposu kullanır ve uzun süreli analitik sorgu iş yükleri için optimize eder. ACID işlemleri de dahil olmak üzere geleneksel bir veritabanından bekleyeceğiniz tüm özellikleri sunar.

Ayrıca, ayrı bir yazılım paketi yapılandırması ihtiyacını ortadan kaldırarak, tek bir pip yükleme komutuyla bir Python ortamında kurabilirsiniz.

DuckDB, verileri CSV, JSON veya Parquet biçiminde alır. DuckDB, ortaya çıkan veritabanlarını yıl ve ay gibi anahtarlara göre ayrı fiziksel dosyalara bölerek verimliliği artırır.

Sorgulama için DuckDB kullandığınızda, normal bir SQL destekli ilişkisel veritabanı gibi davranır, ancak rastgele veri örnekleri alma ve pencere işlevleri oluşturma gibi ekstra özelliklere sahiptir.

Ayrıca DuckDB, tam metin arama, Excel içe/dışa aktarma, doğrudan bağlantılar gibi yararlı uzantılar sağlar. SQLite ve PostgreSQL, dosyaları Parke biçiminde dışa aktarma ve çeşitli ortak jeo-uzamsal veri biçimlerini destekleme ve türleri.

3. Optimus: Veri Manipülasyonunu Kolaylaştırma

DataFrame merkezli projeler için verileri temizlemek ve hazırlamak, daha az imrenilen görevlerden biri olabilir. Optimus çeşitli veri kaynaklarına veri yüklemek, keşfetmek, temizlemek ve geri yazmak için tasarlanmış hepsi bir arada bir araç setidir.

Optimus, temel veri motoru olarak Pandas, Dask, CUDF (ve Dask + CUDF), Vaex veya Spark'ı kullanabilir. Arrow, Parquet, Excel, çeşitli yaygın veritabanı kaynakları veya CSV ve JSON gibi düz dosya biçimlerinden yükleyebilir ve tekrar kaydedebilirsiniz.

Optimus'taki veri işleme API'si Pandalar gibidir, ancak daha fazlasını sunar .satırlar() Ve .sütunlar() erişimciler. Bu erişimciler, çeşitli görevleri gerçekleştirmeyi çok daha kolaylaştırır.

Örneğin, bir DataFrame'i sıralayabilir, sütun değerlerine göre filtreleyebilir, belirli ölçütleri kullanarak verileri değiştirebilir veya işlemleri belirli koşullara göre daraltabilirsiniz. Ayrıca Optimus, e-posta adresleri ve URL'ler gibi yaygın gerçek dünya veri türlerini işlemek için tasarlanmış işlemciler içerir.

Optimus'un şu anda aktif geliştirme aşamasında olduğunu ve son resmi sürümünün 2020'de olduğunu bilmek önemlidir. Sonuç olarak, yığınınızdaki diğer bileşenlere kıyasla daha az güncel olabilir.

4. Polars: DataFrame'leri Hızlandırma

Kendinizi DataFrames ile çalışırken bulursanız ve Pandaların performans sınırlamalarından bıkmışsanız, kutuplar mükemmel bir çözümdür. Python için bu DataFrame kitaplığı, Pandalar gibi uygun bir sözdizimi sunar.

Pandaların aksine Polars, kutudan çıkar çıkmaz donanımınızın yeteneklerini en üst düzeye çıkaran, Rust dilinde yazılmış bir kitaplık kullanır. Paralel işleme veya SIMD gibi performansı artıran özelliklerin keyfini çıkarmak için özel sözdizimi kullanmanıza gerek yoktur.

Bir CSV dosyasından okumak gibi basit işlemler bile daha hızlıdır. Ek olarak Polars, hem istekli hem de tembel yürütme modları sunarak sorgunun anında yürütülmesine veya gerekli olana kadar ertelenmesine olanak tanır.

Ayrıca, artımlı sorgu işleme için bir akış API'si sağlar, ancak bu özellik henüz tüm işlevler için mevcut olmayabilir. Rust geliştiricileri, pyo3'ü kullanarak kendi Polars uzantılarını da oluşturabilir.

5. Snakemake: Veri Bilimi İş Akışlarını Otomatikleştirme

Veri bilimi iş akışlarını kurmak zorluklar yaratır ve tutarlılık ile öngörülebilirliği sağlamak daha da zor olabilir. yılan yapımı Python'daki veri analizi kurulumlarını otomatikleştirerek bunu ele alır ve herkes için tutarlı sonuçlar sağlar.

Mevcut birçok veri bilimi projesi Snakemake'e güveniyor. Veri bilimi iş akışınız daha karmaşık hale geldikçe, onu Snakemake ile otomatikleştirmek faydalı hale gelir.

Snakemake iş akışları, GNU make iş akışlarına benzer. Snakemake'de girdi, çıktı ve gerekli komutları belirten kuralları kullanarak istenen sonuçları tanımlarsınız. Paralel işlemeden fayda sağlamak için iş akışı kurallarını çok iş parçacıklı hale getirebilirsiniz.

Ek olarak, yapılandırma verileri JSON/YAML dosyalarından gelebilir. İş akışları, kurallarda kullanılan verilerin dönüştürülmesi ve her adımda gerçekleştirilen eylemlerin günlüğe kaydedilmesi için işlevleri tanımlamanıza da olanak tanır.

Snakemake işleri, Kubernetes tarafından yönetilen ortamlarda veya AWS üzerinde Google Cloud Life Sciences veya Tibanna gibi belirli bulut platformlarında taşınabilir ve konuşlandırılabilir olacak şekilde tasarlar.

Kesin bir paket seti kullanmak için iş akışlarını dondurabilirsiniz ve yürütülen iş akışları, oluşturulan birim testlerini onlarla birlikte depolayabilir. Uzun süreli arşivleme için iş akışlarını tarball'lar olarak saklayabilirsiniz.

Bu en yeni veri bilimi araçlarını benimseyerek üretkenliğinizi artırabilir, yeteneklerinizi genişletebilir ve heyecan verici veri odaklı yolculuklara çıkabilirsiniz. Yine de, veri bilimi ortamının geliştiğini unutmayın. Ön planda kalmak için, bu değişen alanda ortaya çıkan yeni araç ve teknikleri keşfetmeye, denemeye ve bunlara uyum sağlamaya devam edin.