5 ferramentas de ciência de dados mais recentes que você deve usar com Python

Python ganhou reputação por sua versatilidade e muitas ferramentas, tornando-se a linguagem preferida para ciência de dados. Muitas bibliotecas encorajaram a inovação neste campo. Para melhorar suas habilidades e explorar novas oportunidades, é importante manter-se atualizado com as ferramentas emergentes.

1. ConnectorX: Simplificando o Carregamento de Dados

Embora a maioria dos dados resida em bancos de dados, os cálculos geralmente ocorrem fora deles. No entanto, a transferência de dados de e para bancos de dados para trabalho real pode causar lentidão.

ConnectorX carrega dados de bancos de dados em muitas ferramentas comuns de manipulação de dados em Python e mantém as coisas rápidas minimizando a quantidade de trabalho a ser feito.

usos do ConnectorX uma biblioteca de linguagem de programação Rust em seu núcleo. Isso permite otimizações como poder carregar de uma fonte de dados em paralelo com o particionamento.

Dados no banco de dados PostgreSQL, por exemplo, você pode carregá-lo dessa forma especificando uma coluna de partição.

O IConnectorX também oferece suporte à leitura de dados de vários bancos de dados, incluindo MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL e Oracle.

Você pode transformar os resultados em DataFrames Pandas ou PyArrow, ou redirecioná-los para Modin, Dask ou Polars usando PyArrow.

2. DuckDB: capacitando cargas de trabalho de consulta analítica

DuckDBName usa um armazenamento de dados colunar e otimiza para cargas de trabalho de consulta analítica de longa duração. Ele oferece todos os recursos que você esperaria de um banco de dados convencional, incluindo transações ACID.

Além disso, você pode configurá-lo em um ambiente Python com um único comando pip install, eliminando a necessidade de uma configuração separada do pacote de software.

O DuckDB ingere dados no formato CSV, JSON ou Parquet. O DuckDB melhora a eficiência dividindo os bancos de dados resultantes em arquivos físicos separados de acordo com chaves como ano e mês.

Quando você usa o DuckDB para consultas, ele se comporta como um banco de dados relacional baseado em SQL regular, mas com recursos extras, como obter amostras de dados aleatórios e criar funções de janela.

Além disso, o DuckDB fornece extensões úteis como pesquisa de texto completo, importação/exportação do Excel, conexões diretas para SQLite e PostgreSQL, exportando arquivos em formato Parquet e suportando vários formatos de dados geoespaciais comuns e tipos.

3. Optimus: simplificando a manipulação de dados

Limpar e preparar dados para projetos centrados em DataFrame pode ser uma das tarefas menos invejáveis. Optimus é um conjunto de ferramentas completo projetado para carregar, explorar, limpar e gravar dados em várias fontes de dados.

A Optimus pode usar Pandas, Dask, CUDF (e Dask + CUDF), Vaex ou Spark como mecanismo de dados subjacente. Você pode carregar e salvar em Arrow, Parquet, Excel, várias fontes de banco de dados comuns ou formatos de arquivo simples como CSV e JSON.

A API de manipulação de dados no Optimus é como o Pandas, mas oferece mais .rows() e .cols() acessadores. Esses acessadores facilitam muito a execução de várias tarefas.

Por exemplo, você pode classificar um DataFrame, filtrá-lo com base nos valores da coluna, alterar dados usando critérios específicos ou limitar as operações com base em determinadas condições. Além disso, a Optimus inclui processadores projetados para lidar com tipos de dados comuns do mundo real, como endereços de e-mail e URLs.

É importante estar ciente de que o Optimus está atualmente em desenvolvimento ativo e seu último lançamento oficial foi em 2020. Como resultado, pode ser menos atualizado em comparação com outros componentes em sua pilha.

4. Polares: Acelerando DataFrames

Se você está trabalhando com DataFrames e frustrado com as limitações de desempenho do Pandas, polares é uma excelente solução. Esta biblioteca DataFrame para Python oferece uma sintaxe conveniente como Pandas.

Em contraste com o Pandas, o Polars usa uma biblioteca escrita em Rust que maximiza os recursos do seu hardware imediatamente. Você não precisa usar sintaxe especial para aproveitar os recursos de aprimoramento de desempenho, como processamento paralelo ou SIMD.

Mesmo operações simples como a leitura de um arquivo CSV são mais rápidas. Além disso, o Polars oferece modos de execução rápida e preguiçosa, permitindo a execução imediata de consultas ou adiada até que seja necessário.

Ele também fornece uma API de streaming para processamento de consultas incrementais, embora esse recurso ainda não esteja disponível para todas as funções. Os desenvolvedores Rust também podem criar suas próprias extensões Polars usando pyo3.

5. Snakemake: automatizando fluxos de trabalho de ciência de dados

A configuração de fluxos de trabalho de ciência de dados apresenta desafios, e garantir consistência e previsibilidade pode ser ainda mais difícil. Snakemake aborda isso automatizando as configurações de análise de dados em Python, garantindo resultados consistentes para todos.

Muitos projetos de ciência de dados existentes dependem do Snakemake. À medida que seu fluxo de trabalho de ciência de dados se torna mais complexo, automatizá-lo com o Snakemake torna-se benéfico.

Os fluxos de trabalho do Snakemake se assemelham aos fluxos de trabalho GNU make. No Snakemake, você define os resultados desejados usando regras, que especificam entrada, saída e os comandos necessários. Você pode tornar as regras de fluxo de trabalho multiencadeadas para obter os benefícios do processamento paralelo.

Além disso, os dados de configuração podem se originar de arquivos JSON/YAML. Os fluxos de trabalho também permitem definir funções para transformar dados usados ​​em regras e registrar ações realizadas em cada etapa.

A Snakemake projeta trabalhos para serem portáteis e implantáveis ​​em ambientes gerenciados pelo Kubernetes ou plataformas de nuvem específicas, como Google Cloud Life Sciences ou Tibanna na AWS.

Você pode congelar fluxos de trabalho para usar um conjunto de pacotes preciso e os fluxos de trabalho executados podem armazenar testes de unidade gerados com eles. Para arquivamento de longo prazo, você pode armazenar fluxos de trabalho como tarballs.

Ao adotar essas ferramentas de ciência de dados mais recentes, você pode aumentar sua produtividade, expandir seus recursos e embarcar em emocionantes jornadas baseadas em dados. No entanto, lembre-se de que o cenário da ciência de dados evolui. Para se manter na vanguarda, continue explorando, experimentando e se adaptando às novas ferramentas e técnicas que surgem neste campo em constante mudança.