Πλαίσια Δεδομένων: Η καρδιά της σύγχρονης Επιστήμης Δεδομένων

Εισαγωγή στα Πλαίσια Δεδομένων

Οι περισσότεροι άνθρωποι είναι εξοικειωμένοι με δεδομένα σε μορφή υπολογιστικού φύλλου, όπου υπάρχουν στήλες με διαφορετικούς τύπους δεδομένων, όπως όνομα, διεύθυνση, ηλικία κ.λπ. Οι βάσεις δεδομένων λειτουργούν με παρόμοιο τρόπο, οργανώνοντας δεδομένα σε πίνακες με αυστηρό σχήμα. Στην επιστήμη δεδομένων, μια αντίστοιχη δομή είναι τα πλαίσια δεδομένων.

Πλαίσια δεδομένων, όπως αυτά που χρησιμοποιούνται στις βιβλιοθήκες Spark, Pandas, Polars, είναι πιο ισχυρά και αποτελεσματικά από τα υπολογιστικά φύλλα ή τις βάσεις δεδομένων. Μπορούν να δημιουργηθούν από πολλές πηγές δεδομένων (υπολογιστικά φύλλα, SQL, αρχεία κ.ά.) και επιτρέπουν ταχύτερη επεξεργασία.

Τι Είναι τα Πλαίσια Δεδομένων

Τα πλαίσια δεδομένων είναι δισδιάστατες δομές με σειρές και στήλες. Οι στήλες περιέχουν συγκεκριμένους τύπους δεδομένων (π.χ. ακέραιους, συμβολοσειρές) και μπορείτε να τις προσπελάσετε με το όνομά τους, όπως στις βάσεις δεδομένων.

Σχήμα και τύποι δεδομένων

• Κάθε πλαίσιο δεδομένων έχει σχήμα, δηλαδή περιγραφή των ονομάτων και των τύπων των στηλών.
• Υποστηρίζουν τυπικούς τύπους δεδομένων (π.χ. ακέραιους, αριθμούς κινητής υποδιαστολής).
• Επιτρέπουν αποθήκευση κενών τιμών (π.χ. NULL σε βάσεις δεδομένων ή κενά κελιά σε υπολογιστικά φύλλα).
• Μπορείτε να καθορίσετε τύπους για τις στήλες, διασφαλίζοντας τη συνέπεια.

Δημιουργία πλαισίων δεδομένων

Τα πλαίσια δεδομένων μπορούν να δημιουργηθούν είτε εισάγοντας δεδομένα από πηγές είτε μέσω προγραμματισμού. Παράδειγμα στην Python με τη βιβλιοθήκη Pandas:

Εφαρμογές που χρησιμοποιούν πλαίσια δεδομένων

Το Spark ήταν μια από τις πρώτες δημοφιλείς πλατφόρμες για επεξεργασία δεδομένων σε μεγάλη κλίμακα, εισάγοντας το δικό του σύστημα πλαισίων δεδομένων. Ακόμα, η Python διαθέτει τη βιβλιοθήκη Pandas, μία από τις πιο διαδεδομένες υλοποιήσεις πλαισίων δεδομένων, και την πιο πρόσφατη, βελτιστοποιημένη για ταχύτητα, Polars. Επίσης, η βάση δεδομένων ανάλυσης DuckDB συνδυάζει τη λειτουργικότητα των πλαισίων δεδομένων με τη δύναμη ενός πλήρους συστήματος βάσης δεδομένων.

Το Pandas, για παράδειγμα, υποστηρίζει τύπους δεδομένων για αραιές δομές, επιτρέποντας αποδοτική διαχείριση δεδομένων που περιέχουν πολλαπλές κενές τιμές.

Αντίθετα, τα πλαίσια δεδομένων Spark (ή DataFrames, όπως ονομάζονται στο Spark) δεν υποστηρίζουν στήλες με έντονη πληκτρολόγηση. Κάθε στήλη θεωρείται αντικείμενο Java. Ένας άλλος τύπος δεδομένων Spark, το σύνολο δεδομένων , προσθέτει εγγυήσεις πληκτρολόγησης για στήλες ως τρόπο για να ενεργοποιήσει τη βελτιστοποιημένη επεξεργασία.

Πλεονεκτήματα των πλαισίων δεδομένων

• Λειτουργίες υψηλής απόδοσης : Τα πλαίσια δεδομένων παρέχουν πρακτικές μεθόδους επιλογής, ταξινόμησης και μετατροπής δεδομένων σε κλίμακα. Οι περισσότερες υλοποιήσεις πλαισίων δεδομένων συνοδεύονται από μεθόδους φιλτραρίσματος, μεταφοράς ή εκτέλεσης λειτουργιών που μοιάζουν με συγκεντρωτικού πίνακα. Αυτό που είναι πιο σημαντικό είναι ότι αυτές οι μέθοδοι δεν απαιτούν από τον προγραμματιστή να επαναλάβει το πλαίσιο δεδομένων, έτσι ώστε να μπορούν να εφαρμοστούν ως γρήγορες, ατομικές λειτουργίες.

• Επεξεργασία στη μνήμη : Τα πλαίσια δεδομένων τείνουν να βρίσκονται στη μνήμη από προεπιλογή για ταχύτητα. Ορισμένες εφαρμογές καρέ δεδομένων όπως το Daft ή το Dask υποστηρίζουν πλαίσια δεδομένων μεγαλύτερα από τη μνήμη συστήματος. Ωστόσο, η συντριπτική πλειονότητα της εργασίας σε πλαίσια δεδομένων γίνεται στη μνήμη αντί στον δίσκο. Ομοίως, με το DuckDB, τα δεδομένα μπορούν να διατηρηθούν στο δίσκο, αλλά να υποβληθούν σε επεξεργασία στη μνήμη σύμφωνα με άλλες βιβλιοθήκες επιστήμης δεδομένων.

• Μια βολική και συνεπής μεταφορά : Η εργασία με ένα πλαίσιο δεδομένων είναι λιγότερο αφηρημένη ή δυσκίνητη από την εργασία με έναν απλό ομοιογενή πίνακα δεδομένων (όπως ένας πίνακας NumPy). Και πάλι, είναι περισσότερο παρόμοιο με την εργασία με ένα υπολογιστικό φύλλο ή μια βάση δεδομένων. Αφού δουλέψετε με ένα πλαίσιο δεδομένων σε ένα μέρος, η συμπεριφορά και οι έννοιες μεταφέρονται εύκολα σε άλλες ενσαρκώσεις πλαισίων δεδομένων.

Πηγή: InfoWorld