Bagaimana Anda menyimpan tabel data dengan python?

Perhatikan bagaimana setiap kolom memiliki tipe data yang seragam. Dalam contoh ini, kolom Nama berisi string, bilangan bulat Skor Kredit, stempel waktu login terakhir, dan angka titik mengambang Saldo. Metadata tentang nama dan tipe kolom disebut skema. Seringkali, data terstruktur atau relasional seperti ini disimpan dalam database atau gudang data yang dapat dikueri menggunakan SQL. Di masa lalu, tidak dianggap bijaksana untuk mencoba memproses data dalam jumlah besar dengan Python. Berkat peningkatan jumlah memori dan daya CPU yang tersedia di satu komputer - khususnya di cloud - serta munculnya perpustakaan yang sangat dioptimalkan untuk ilmu data dan pembelajaran mesin, saat ini dimungkinkan untuk memproses bahkan ratusan juta baris . Ini adalah keuntungan bagi ilmuwan data, karena mereka tidak perlu mempelajari sistem atau bahasa pemrograman baru untuk dapat memproses kumpulan data yang sangat besar sekalipun. Jangan remehkan kapasitas satu server besar. Namun, beberapa pemikiran mungkin diperlukan untuk memilih pustaka dan struktur data yang tepat untuk tugas yang sedang dikerjakan, karena Python hadir dengan ekosistem alat yang kaya dengan berbagai kompromi. Berikut ini, kita akan membahas lima pilihan umum seperti yang diilustrasikan oleh gambar di bawah ini

Pustaka Python penting untuk menangani data tabular

panda adalah perpustakaan paling umum untuk menangani data tabular dengan Python. pandas adalah kerangka data, artinya dapat menangani tipe kolom campuran seperti tabel yang disajikan di atas. Itu menambahkan indeks di atas kolom dan baris, membuatnya mudah untuk mengakses elemen tertentu dengan namanya. Muncul dengan serangkaian fungsi yang kaya untuk memfilter, memilih, dan mengelompokkan data, yang menjadikannya alat serbaguna untuk berbagai tugas ilmu data. Pengorbanan utama panda adalah tidak terlalu efisien saat menyimpan dan memproses data. Khususnya ketika kumpulan data besar, katakanlah, ratusan megabita atau lebih, Anda mungkin memperhatikan bahwa panda membutuhkan terlalu banyak memori atau terlalu banyak waktu untuk melakukan operasi yang diinginkan. Pada titik ini, Anda dapat mempertimbangkan alternatif yang lebih efisien seperti yang tercantum di bawah ini

NumPy - Array yang Efisien dan Dapat Dioperasikan untuk Data Numerik

NumPy adalah perpustakaan array berkinerja untuk data numerik. Itu bersinar dalam menangani array data dengan tipe seragam - seperti kolom individual dari sebuah tabel. Faktanya, panda menggunakan NumPy secara internal untuk menyimpan kolom kerangka data. NumPy juga dapat mewakili array berdimensi lebih tinggi yang berguna sebagai matriks input, mis. g. untuk pelatihan model atau operasi matematika lainnya. Di bawah tenda, NumPy diimplementasikan dalam bahasa pemrograman C, membuatnya sangat cepat dan hemat memori. Kelemahannya adalah ia hadir dengan serangkaian operasi pemrosesan data yang lebih terbatas dibandingkan dengan kerangka data seperti panda. Keuntungan utama NumPy adalah dapat berfungsi sebagai saluran antara berbagai perpustakaan. Sebagian besar perpustakaan ilmu data dengan Python, seperti SciKit Learn, dapat menggunakan, mengimpor, dan mengekspor array NumPy secara native. Banyak dari mereka cukup pintar untuk memanfaatkan NumPy dengan cara yang tidak memerlukan data untuk disalin secara eksplisit, yang membuatnya sangat cepat untuk memindahkan bahkan data dalam jumlah besar antar perpustakaan melalui NumPy

Panah - Tabel yang Efisien dan Dapat Dioperasikan

Apache Arrow adalah pustaka berorientasi kinerja yang lebih baru untuk data tabular. Berbeda dengan NumPy, NumPy dapat menangani kolom campuran seperti panda, meskipun saat ini NumPy tidak hadir dengan banyak operasi bawaan untuk pemrosesan data. Namun, jika Anda dapat mengekspresikan operasi Anda, hasilnya bisa jauh lebih cepat dibandingkan dengan panda. Selain itu, berkat cara efisien Arrow untuk merepresentasikan data, Anda dapat memuat lebih banyak data dalam memori daripada yang mungkin dilakukan menggunakan panda. Mudah dan efisien untuk memindahkan data antara panda dan Arrow atau NumPy dan Arrow, yang dapat dilakukan dengan cara zero-copy

Pedas. Jarang - Array Jarang yang Efisien untuk Data Numerik

Ketiga pustaka di atas adalah untuk tujuan umum dalam arti bahwa mereka dilengkapi dengan kumpulan API yang kaya dan modul pendukung yang memungkinkannya digunakan untuk berbagai kasus penggunaan. Sebaliknya, Scipy. Jarang adalah perpustakaan yang lebih terspesialisasi, ditargetkan untuk menangani matriks jarang i. e. array numerik di mana sebagian besar nilai kosong atau hilang. Misalnya, model pembelajaran mesin dapat mengambil matriks masukan dengan puluhan ribu kolom. Dalam kasus seperti itu, biasanya sebagian besar kolom kosong untuk baris tertentu. Memproses dataset seperti array yang padat e. g. menggunakan NumPy mungkin tidak praktis karena sejumlah besar memori dikonsumsi oleh nilai kosong. Jika Anda menggunakan perpustakaan yang kompatibel dengan Scipy. Matriks renggang, seperti XGBoost atau Scikit Learn, matriks renggang memungkinkan Anda menangani kumpulan data yang jauh lebih besar daripada yang mungkin dilakukan jika sebaliknya

Tensor dan Array Khusus Perpustakaan Lainnya

Pustaka pembelajaran mesin modern seperti XGBoost, TensorFlow, dan PyTorch mampu mengolah sejumlah besar data secara efisien, tetapi mengonfigurasinya untuk kinerja puncak memerlukan upaya. Anda memerlukan pemuat data yang sesuai yang memuat data mentah ke dalam model, serta khusus untuk memfasilitasi perpindahan data dalam model. Untuk kinerja yang optimal, Anda sering diharuskan menggunakan struktur data khusus perpustakaan, seperti , atau berbagai objek tensor dalam kerangka kerja pembelajaran mendalam. Struktur data ini dioptimalkan untuk kebutuhan setiap perpustakaan tertentu, yang membatasi kegunaannya sebagai cara umum untuk menyimpan dan memproses data. Untungnya, seringkali dimungkinkan untuk memindahkan data dari tensor ke array NumPy secara efisien dan sebaliknya

Memilih Perpustakaan

Inilah rubrik sederhana untuk memilih perpustakaan yang tepat untuk pekerjaan itu. Apakah Anda menggunakan perpustakaan pembelajaran yang mendalam? . Apakah data Anda cukup kecil untuk tidak memerlukan perlakuan khusus (jika Anda tidak yakin, asumsikan ya)? . Apakah data besar Anda numerik dan padat? . Apakah data besar Anda numerik dan jarang? . Jarang. Kalau tidak, gunakan Panah. Perhatikan bahwa dalam semua kasus ini, Anda dapat menskalakan ke kumpulan data yang lebih besar hanya dengan meminta lebih banyak sumber daya dari cloud menggunakan dekorator @resources Metaflow

Bagaimana cara menyimpan data dalam tabel menggunakan Python?

Bagaimana Anda membuat tabel data dengan Python?

Bagaimana Anda menggunakan data dari tabel dengan Python?

Bisakah kita membuat tabel dengan Python?