Las 5 últimas herramientas de ciencia de datos que debería usar con Python

Python se ha ganado una reputación por su versatilidad y muchas herramientas, lo que lo convierte en el lenguaje preferido para la ciencia de datos. Muchas bibliotecas han fomentado la innovación en este campo. Para mejorar sus habilidades y explorar nuevas oportunidades, es importante mantenerse actualizado con las herramientas emergentes.

1. ConnectorX: simplificación de la carga de datos

Si bien la mayoría de los datos residen en bases de datos, los cálculos generalmente ocurren fuera de ellas. Sin embargo, la transferencia de datos hacia y desde las bases de datos para el trabajo real puede generar ralentizaciones.

ConectorX carga datos de bases de datos en muchas herramientas comunes de gestión de datos en Python, y mantiene las cosas rápidas al minimizar la cantidad de trabajo a realizar.

Usos de ConnectorX una biblioteca de lenguaje de programación Rust

en su centro. Esto permite optimizaciones como poder cargar desde una fuente de datos en paralelo con la partición. Datos en la base de datos PostgreSQL, por ejemplo, puede cargarlo de esta manera especificando una columna de partición.

IConnectorX también admite la lectura de datos de varias bases de datos, incluidas MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL y Oracle.

Puede transformar los resultados en Pandas o PyArrow DataFrames, o redirigirlos a Modin, Dask o Polars usando PyArrow.

2. DuckDB: potenciación de las cargas de trabajo de consultas analíticas

PatoDB utiliza un almacén de datos en columnas y se optimiza para cargas de trabajo de consultas analíticas de ejecución prolongada. Ofrece todas las funciones que esperaría de una base de datos convencional, incluidas las transacciones ACID.

Además, puede configurarlo en un entorno de Python con un solo comando de instalación de pip, lo que elimina la necesidad de una configuración de paquete de software por separado.

DuckDB ingiere datos en formato CSV, JSON o Parquet. DuckDB mejora la eficiencia al dividir las bases de datos resultantes en archivos físicos separados según claves como el año y el mes.

Cuando utiliza DuckDB para realizar consultas, se comporta como una base de datos relacional normal basada en SQL, pero con características adicionales, como tomar muestras de datos aleatorias y crear funciones de ventana.

Además, DuckDB proporciona extensiones útiles como búsqueda de texto completo, importación/exportación de Excel, conexiones directas a SQLite y PostgreSQL, exportar archivos en formato Parquet y admitir varios formatos de datos geoespaciales comunes y tipos

3. Optimus: agilización de la manipulación de datos

Limpiar y preparar datos para proyectos centrados en DataFrame puede ser una de las tareas menos envidiables. Óptimo es un conjunto de herramientas todo en uno diseñado para cargar, explorar, limpiar y volver a escribir datos en varias fuentes de datos.

Optimus puede usar Pandas, Dask, CUDF (y Dask + CUDF), Vaex o Spark como su motor de datos subyacente. Puede cargar y guardar en Arrow, Parquet, Excel, varias fuentes de bases de datos comunes o formatos de archivo sin formato como CSV y JSON.

La API de manipulación de datos en Optimus es como Pandas, pero ofrece más .filas() y .columnas() accesorios Estos accesorios hacen que varias tareas sean mucho más fáciles de realizar.

Por ejemplo, puede ordenar un DataFrame, filtrarlo en función de los valores de las columnas, cambiar los datos utilizando criterios específicos o restringir las operaciones en función de determinadas condiciones. Además, Optimus incluye procesadores diseñados para manejar tipos de datos comunes del mundo real, como direcciones de correo electrónico y URL.

Es importante tener en cuenta que Optimus se encuentra actualmente en desarrollo activo y su último lanzamiento oficial fue en 2020. Como resultado, puede estar menos actualizado en comparación con otros componentes de su pila.

4. Polars: aceleración de tramas de datos

Si se encuentra trabajando con DataFrames y está frustrado por las limitaciones de rendimiento de Pandas, polares es una excelente solución. Esta biblioteca DataFrame para Python ofrece una sintaxis conveniente como Pandas.

A diferencia de Pandas, Polars usa una biblioteca escrita en Rust que maximiza las capacidades de su hardware desde el primer momento. No necesita utilizar una sintaxis especial para disfrutar de funciones que mejoran el rendimiento, como el procesamiento en paralelo o SIMD.

Incluso las operaciones simples como leer un archivo CSV son más rápidas. Además, Polars ofrece modos de ejecución ansiosos y perezosos, lo que permite la ejecución de consultas inmediata o diferida hasta que sea necesario.

También proporciona una API de transmisión para el procesamiento de consultas incrementales, aunque es posible que esta función aún no esté disponible para todas las funciones. Los desarrolladores de Rust también pueden crear sus propias extensiones Polars usando pyo3.

5. Snakemake: Automatización de flujos de trabajo de ciencia de datos

Configurar flujos de trabajo de ciencia de datos plantea desafíos, y garantizar la coherencia y la previsibilidad puede ser aún más difícil. Serpiente aborda esto al automatizar las configuraciones de análisis de datos en Python, asegurando resultados consistentes para todos.

Muchos proyectos de ciencia de datos existentes se basan en Snakemake. A medida que su flujo de trabajo de ciencia de datos se vuelve más complejo, automatizarlo con Snakemake se vuelve beneficioso.

Los flujos de trabajo de Snakemake se asemejan a los flujos de trabajo de GNU make. En Snakemake, define los resultados deseados mediante reglas, que especifican la entrada, la salida y los comandos necesarios. Puede hacer que las reglas de flujo de trabajo sean multiproceso para obtener beneficios del procesamiento paralelo.

Además, los datos de configuración pueden originarse a partir de archivos JSON/YAML. Los flujos de trabajo también le permiten definir funciones para transformar los datos utilizados en las reglas y registrar las acciones realizadas en cada paso.

Snakemake diseña trabajos para que sean portátiles e implementables en entornos administrados por Kubernetes o plataformas de nube específicas como Google Cloud Life Sciences o Tibanna en AWS.

Puede congelar los flujos de trabajo para usar un conjunto de paquetes preciso, y los flujos de trabajo ejecutados pueden almacenar pruebas unitarias generadas con ellos. Para el archivado a largo plazo, puede almacenar flujos de trabajo como tarballs.

Al adoptar estas últimas herramientas de ciencia de datos, puede aumentar su productividad, ampliar sus capacidades y embarcarse en emocionantes viajes basados ​​en datos. Sin embargo, recuerde que el panorama de la ciencia de datos evoluciona. Para mantenerse a la vanguardia, siga explorando, experimentando y adaptándose a las nuevas herramientas y técnicas que surgen en este campo cambiante.