5 công cụ khoa học dữ liệu mới nhất bạn nên sử dụng với Python

Python đã nổi tiếng nhờ tính linh hoạt và nhiều công cụ, khiến nó trở thành ngôn ngữ ưa thích cho khoa học dữ liệu. Nhiều thư viện đã khuyến khích đổi mới trong lĩnh vực này. Để cải thiện kỹ năng của bạn và khám phá các cơ hội mới, điều quan trọng là phải luôn cập nhật các công cụ mới nổi.

1. ConnectorX: Đơn giản hóa việc tải dữ liệu

Trong khi hầu hết dữ liệu nằm trong cơ sở dữ liệu, việc tính toán thường xảy ra bên ngoài chúng. Tuy nhiên, việc truyền dữ liệu đến và từ cơ sở dữ liệu cho công việc thực tế có thể gây ra sự chậm lại.

ConnectorX tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu vào nhiều công cụ sắp xếp dữ liệu phổ biến trong Python và nó giúp mọi thứ diễn ra nhanh chóng bằng cách giảm thiểu khối lượng công việc phải hoàn thành.

ConnectorX sử dụng thư viện ngôn ngữ lập trình Rust làm cốt lõi. Điều này cho phép tối ưu hóa như có thể tải từ nguồn dữ liệu song song với phân vùng. Ví dụ, dữ liệu trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL, bạn có thể tải nó theo cách này bằng cách chỉ định một cột phân vùng.

IConnectorX cũng hỗ trợ đọc dữ liệu từ nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL và Oracle.

Bạn có thể chuyển đổi kết quả thành Pandas hoặc PyArrow DataFrames hoặc chuyển hướng chúng đến Modin, Dask hoặc Polars bằng PyArrow.

2. DuckDB: Trao quyền cho khối lượng công việc truy vấn phân tích

DuckDB sử dụng kho dữ liệu dạng cột và tối ưu hóa cho các khối lượng công việc truy vấn phân tích trong thời gian dài. Nó cung cấp tất cả các tính năng mà bạn mong đợi từ một cơ sở dữ liệu thông thường, bao gồm cả các giao dịch ACID.

Hơn nữa, bạn có thể thiết lập nó trong môi trường Python bằng một lệnh cài đặt pip duy nhất, loại bỏ nhu cầu cấu hình bộ phần mềm riêng biệt.

DuckDB nhập dữ liệu ở định dạng CSV, JSON hoặc Parquet. DuckDB cải thiện hiệu quả bằng cách chia cơ sở dữ liệu kết quả thành các tệp vật lý riêng biệt theo các khóa như năm và tháng.

Khi bạn sử dụng DuckDB để truy vấn, nó hoạt động giống như một cơ sở dữ liệu quan hệ được hỗ trợ bởi SQL thông thường nhưng có thêm các tính năng như lấy các mẫu dữ liệu ngẫu nhiên và tạo các hàm cửa sổ.

Ngoài ra, DuckDB còn cung cấp các tiện ích mở rộng hữu ích như tìm kiếm toàn văn bản, nhập/xuất Excel, kết nối trực tiếp tới SQLite và PostgreSQL, xuất tệp ở định dạng Parquet và hỗ trợ nhiều loại và định dạng dữ liệu không gian địa lý phổ biến.

3. Optimus: Hợp lý hóa thao tác dữ liệu

Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho các dự án lấy DataFrame làm trung tâm có thể là một trong những nhiệm vụ ít khả thi hơn. Optimus là bộ công cụ tất cả trong một được thiết kế để tải, khám phá, dọn dẹp và ghi dữ liệu trở lại các nguồn dữ liệu khác nhau.

Optimus có thể sử dụng Pandas, Dask, CUDF (và Dask + CUDF), Vaex hoặc Spark làm công cụ dữ liệu cơ bản của nó. Bạn có thể tải và lưu lại vào Arrow, Parquet, Excel, các nguồn cơ sở dữ liệu phổ biến khác nhau hoặc các định dạng tệp phẳng như CSV và JSON.

API thao tác dữ liệu trong Optimus giống như Pandas, nhưng nó cung cấp nhiều hơn .row() Và .cols() người truy cập. Những bộ truy cập này giúp thực hiện các tác vụ khác nhau dễ dàng hơn nhiều.

Ví dụ: bạn có thể sắp xếp DataFrame, lọc nó dựa trên các giá trị cột, thay đổi dữ liệu bằng các tiêu chí cụ thể hoặc thu hẹp hoạt động dựa trên các điều kiện nhất định. Hơn nữa, Optimus bao gồm các bộ xử lý được thiết kế để xử lý các loại dữ liệu phổ biến trong thế giới thực như địa chỉ email và URL.

Điều quan trọng cần lưu ý là Optimus hiện đang được phát triển tích cực và bản phát hành chính thức cuối cùng của nó là vào năm 2020. Do đó, nó có thể kém cập nhật hơn so với các thành phần khác trong ngăn xếp của bạn.

4. Polars: Tăng tốc DataFrames

Nếu bạn thấy mình đang làm việc với DataFrames và thất vọng vì những hạn chế về hiệu suất của Pandas, thì Polars là một giải pháp tuyệt vời. Thư viện DataFrame dành cho Python này cung cấp một cú pháp thuận tiện như Pandas.

Trái ngược với Pandas, Polars sử dụng thư viện được viết bằng Rust để tối đa hóa khả năng phần cứng của bạn ngay lập tức. Bạn không cần sử dụng cú pháp đặc biệt để tận hưởng các tính năng nâng cao hiệu suất như xử lý song song hoặc SIMD.

Ngay cả những thao tác đơn giản như đọc từ tệp CSV cũng nhanh hơn. Ngoài ra, Polars cung cấp cả chế độ thực thi háo hức và lười biếng, cho phép thực hiện truy vấn ngay lập tức hoặc hoãn lại cho đến khi cần thiết.

Nó cũng cung cấp API phát trực tuyến để xử lý truy vấn gia tăng, mặc dù tính năng này có thể chưa khả dụng cho tất cả các chức năng. Các nhà phát triển Rust cũng có thể tạo các tiện ích mở rộng Polars của riêng họ bằng pyo3.

5. Snakemake: Tự động hóa quy trình khoa học dữ liệu

Việc thiết lập quy trình công việc khoa học dữ liệu đặt ra nhiều thách thức và việc đảm bảo tính nhất quán cũng như khả năng dự đoán có thể còn khó khăn hơn. Snakemake giải quyết vấn đề này bằng cách tự động thiết lập phân tích dữ liệu bằng Python, đảm bảo kết quả nhất quán cho mọi người.

Nhiều dự án khoa học dữ liệu hiện có dựa trên Snakemake. Khi quy trình khoa học dữ liệu của bạn trở nên phức tạp hơn, việc tự động hóa nó bằng Snakemake trở nên hữu ích.

Quy trình làm việc của Snakemake giống với quy trình làm việc của GNU. Trong Snakemake, bạn xác định các kết quả mong muốn bằng cách sử dụng các quy tắc chỉ định đầu vào, đầu ra và các lệnh cần thiết. Bạn có thể tạo các quy tắc quy trình làm việc đa luồng để thu được lợi ích từ quá trình xử lý song song.

Ngoài ra, dữ liệu cấu hình có thể bắt nguồn từ tệp JSON/YAML. Quy trình công việc cũng cho phép bạn xác định các chức năng để chuyển đổi dữ liệu được sử dụng trong các quy tắc và ghi nhật ký hành động được thực hiện ở mỗi bước.

Snakemake thiết kế các công việc có thể di động và triển khai được trong các môi trường do Kubernetes quản lý hoặc các nền tảng đám mây cụ thể như Google Cloud Life Science hoặc Tibanna trên AWS.

Bạn có thể đóng băng các quy trình công việc để sử dụng một bộ gói chính xác và các quy trình công việc đã thực hiện có thể lưu trữ các bài kiểm tra đơn vị đã tạo cùng với chúng. Để lưu trữ lâu dài, bạn có thể lưu trữ quy trình công việc dưới dạng tarball.

Bằng cách sử dụng các công cụ khoa học dữ liệu mới nhất này, bạn có thể tăng năng suất, mở rộng khả năng của mình và bắt đầu những hành trình thú vị dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng bối cảnh khoa học dữ liệu đang phát triển. Để luôn dẫn đầu, hãy tiếp tục khám phá, thử nghiệm và thích nghi với các công cụ và kỹ thuật mới xuất hiện trong lĩnh vực đang thay đổi này.