Обработка больших данных с помощью инструментов Python | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 26 октября, печатный экземпляр отправим 30 октября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №13 (460) март 2023 г.

Дата публикации: 03.04.2023

Статья просмотрена: 833 раза

Библиографическое описание:

Кульматова, Н. А. Обработка больших данных с помощью инструментов Python / Н. А. Кульматова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 13 (460). — С. 11-14. — URL: https://moluch.ru/archive/460/101080/ (дата обращения: 12.10.2024).



В статье описывается популярный и простой в использовании язык программирования Python, используемый для обработки больших данных, и его основные библиотеки для обработки данных. Функции Python делают его идеальным для анализа данных, он прост в освоении, надежен, удобочитаем, масштабируем, имеет обширный набор библиотек, интеграцию с другими языками, а также активное сообщество и систему поддержки.

Ключевые слова : обработка данных, большие данные, Python, pandas, numpy.

The article describes Python, a widely used, easy-to-use programming language for large data processing, and its main libraries for data processing. Python's features make it easy to learn, reliable, readable, scalable, a wide range of libraries, integration with other languages, and ideal for data analysis for an active community and support system.

Keywords : data processing, Big Data, Python, pandas, numpy.

Большие данные — это большие объемы структурированных или неструктурированных данных. Они обрабатываются специальными автоматизированными инструментами, используемыми для статистики, анализа, прогнозирования и принятия решений.

С 2014 года ведущие университеты мира делают упор на Big Data, обучая прикладным инженерным и IT-специальностям. Затем к сбору и анализу присоединились такие ИТ-корпорации, как Microsoft, IBM, Oracle, EMC, а затем Google, Apple, Facebook и Amazon. Сегодня большие данные используются крупными компаниями во всех отраслях, а также государственными структурами [1].

Необработанные данные не имеют ценности. Для преобразования и анализа больших данных требуются инструменты и языки программирования. Существует множество специальных инструментов и языков программирования, которые помогут вам автоматизировать процесс и сэкономить время.

Несколько языков программирования были разработаны для обработки больших объемов данных и они Pandas (для анализа данных) вокруг него сложилась целая экосистема библиотек и фреймворков.

Требования к программированию науки о данных требуют очень универсального, но гибкого языка, на котором легко писать код, но который может выполнять очень сложные математические операции.

Python лучше всего подходит для таких требований, потому что он зарекомендовал себя как язык как для общих вычислений, так и для научных вычислений. Кроме того, он постоянно пополняется новыми дополнениями к большому количеству библиотек, ориентированных на различные требования программирования [1].

При анализе данных и визуализации результатов Python является обязательным наряду с R, MATLAB, SAS, Stata и т. д. можно сравнить со многими языками программирования и такими инструментами, как относительно недавнее появление продвинутых библиотек для Python (прежде всего pandas) сделало его серьезным конкурентом в решении задач манипулирования данными [2].

Для работы с данными создано несколько специальных библиотек Python:

NUMPY (для численного анализа и формирования)

MATPLOTLIB (для визуализации данных)

SCIPY (для научных вычислений)

SEABORN (для визуализации данных)

TENSORFLOW (используется в глубоком обучении)

SCIKIT-LEARN (используется в машинном обучении)

Библиотеки Python

Рис. 1. Библиотеки Python

Python в целом отлично подходит для анализа данных: с помощь него можно решать задачи автоматизации сбора и обработки данных и реализовать на работе новые подходы к анализу, например решать задачи с помощью обучения нейросетей.

В Pandas можно работать с данными трех структур:

— последовательности (Series) — одномерные массивы данных;

— фреймы (Data Frames) — объединение нескольких одномерных массивов в двумерный, то есть привычная таблица из строк и столбцов. Этот формат чаще всего используют аналитики;

— панели (Panels) — трехмерная структура из нескольких фреймов.

Библиотека пригодится всем, кто работает с данными, особенно аналитикам. С помощью Pandas можно группировать таблицы, очищать и изменять данные, вычислять параметры и делать выборки.

Библиотека Pandas предоставляет функции, которые упрощают и ускоряют работу со структурированными данными. Это один из ключевых компонентов, который делает Python таким мощным инструментом для анализа данных.

Pandas — отличный инструмент для обработки данных. Он предназначен для быстрой и простой обработки, чтения, интеграции и визуализации данных.

Pandas считывает данные из файлов CSV, TSV или базы данных SQL и создает объект Python со строками и столбцами, который называется DataFrame. Основным объектом в Pandas является DataFrame, двумерная таблица с помеченными строками и столбцами. DataFrame очень похож на таблицу в статистическом программном обеспечении, скажем, в Excel или SPSS [3].

С помощью Pandas:

  1. Индексация, редактирование, переименование, сортировка, объединение фреймов данных;
  2. Обновлять, добавлять, удалять столбцы во фрейме данных;
  3. Восстановление отсутствующих файлов, редактирование отсутствующих данных или NAN;

Построение графиков

В Pandas есть также инструменты для простой визуализации данных. Обычный график по точкам.

Рис. 2

Гистограмма. Отобразим ту же зависимость в виде столбчатой гистограммы:

Рис. 3

Точечный график.

https://blog.skillfactory.ru/wp-content/uploads/2021/12/30.png

Рис. 4

Мы видим предсказуемую тенденцию: чем выше ВВП на душу населения, тем ближе страна к первой строчке рейтинга.

4. Постройте линейчатую или прямоугольную диаграмму NumPy — один из самых фундаментальных пакетов Python, универсальный пакет для работы с массивами. Он предоставляет высокопроизводительные объекты многомерного массива и инструменты массива.

NumPy — это эффективный контейнер для общих многомерных данных. Базовый объект NumPy представляет собой однородный многомерный массив. Это таблица элементов или чисел одного типа данных, индексированных набором натуральных чисел. В NumPy измерения называются осями, а количество осей — рангом. Класс массива NumPy — ndarray он же array.

NumPy используется для манипулирования массивами, в которых хранятся значения одного типа данных. NumPy упрощает выполнение математических операций с массивами и их векторизацию. Это значительно повышает производительность и, следовательно, ускоряет время выполнения.

Matplotlib — визуализация данных позволяет отображать их визуально, анализировать более подробно, чем в обычном формате, и более легко представлять их другим. Matplotlib — лучшая и самая популярная библиотека Python для этой цели. Это не так просто использовать, но вы можете научиться создавать их очень быстро с помощью наиболее распространенных 4–5 блоков кода для простых линейных диаграмм и точечных диаграмм.

Функции Python делают его идеальным для анализа данных, он прост в освоении, надежен, удобочитаем, масштабируем, имеет обширный набор библиотек, интеграцию с другими языками, а также активное сообщество и систему поддержки [3].

Python предоставляет множество библиотек и редакторов для эффективного анализа данных. Python — это самый быстрорастущий язык, используемый специалистами по обработке и анализу данных Youtube, Google и другими. Он используется с целью быстрого анализа.

Литература:

  1. Силен Дэви, Мейсман Арно, Али Мохамед. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. — СПб.: Питер, 2017. — 336 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
  2. Ын Анналин, Су Кеннет. Теоретический минимум по Big Data. Всё, что нужно знать о больших данных. — СПб.: Питер, 2019. — 208 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
  3. Мейсман Арно. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. 2016. — 322 c. Подробнее: https://www.labirint.ru/authors/181786/
  4. Top 10 Python Libraries for Data Science. https://towardsdatascience.com/top-10-python-libraries-for-data- science-cd82294ec266
  5. https://blog.skillfactory.ru/kak-nachat-analizirovat-dannye-v-pandas-pervye-shagi/
  6. https://practicum.yandex.ru/blog/pandas-dlya-analiza-dannyh/

продукт компании Meta, которая признана экстремистской организацией в России.

Основные термины (генерируются автоматически): анализ данных, данные, визуализация данных, обработка данных, язык программирования, CSV, EMC, IBM, активное сообщество, обширный набор библиотек.


Похожие статьи

Программный комплекс для статистического анализа изображений

В настоящей статье описывается разрабатываемый программный комплекс, который может быть использован для статистического анализа изображений, получаемых посредством генерации случайных полей и их преобразования. Программа содержит ряд модулей, в числе...

Инструменты для анализа данных: сравнение Python, R и других популярных платформ

В статье автор сравнил различные языки программирование такие как «Python», «R», «Julia», «SAS» и «MATLAB» и выявил их характерные особенности, на основе которых каждый сможет для себя решить с каким языком программирования он захочет работать.

Разработка веб-сервиса для хранения и передачи данных

В данной статье рассматривается процесс разработки веб-сервиса для облачного хранения и передачи данных, описываются основные аспекты создания серверной части с использованием фреймворка Spring и реализации клиентской части с использованием React, а ...

Создание хранилища данных для распределённой системы

В данной работе рассматривается реализация модуля хранения данных в распределённой системе, решающей задачи хранения и анализа файлов, содержащих данные в виде текста. Задачами модуля являются размещение файлов, а также управление загруженными файлам...

Использование случайного леса для классификации данных

В последние десятилетия алгоритмы машинного обучения стали важным инструментом в различных областях науки и техники. Одним из наиболее популярных и эффективных методов является случайный лес (Random Forest). Этот метод используется для решения задач ...

Построение программного комплекса для генерации звуков барабанов с использованием GAN сетей

В статье рассматривается построение программного комплекса для генерации звуков барабанов с использованием GAN сетей. Программный комплекс работает на клиент-сервер архитектуре и использует нейронные сети WaveGAN для генерации звуков. Результаты, пол...

Обзор технологий для работы с BigData

В последнее время термин Big Data очень часто встречается в жизни многих людей, но не все люди знают. что это такое. В этой статье рассматриваются технологии для работы с BigData. Также в статье рассматриваются свойства больших данных и сферы, где пр...

Разработка Android фреймворка для аспектно-ориентированного программирования

Аспектно-ориентированная парадигма программирования хорошо зарекомендовала себя при использовании в разработке высоконагруженных систем. Она позволяет создавать общую логику для разных классов, не связанных наследованием или агрегацией. Однако для пл...

Проблемы автоматизированного сбора данных

Рассматриваются основные проблемы, связанные с извлечением слабоструктурированных данных с веб-страниц. Слабоструктурированные данные представляют собой информацию, лишенную явного разделения на атрибуты и значения, что делает задачу их извлечения не...

Обзор различных средств фаззинга как инструментов динамического анализа программного обеспечения

В данной статье описывается суть динамического анализа ПО на основе инструментов фаззинга, обзор и сценарии применения различных инструментов, реализующих данный подход. Все инструменты, представленные в статье, используются в цикле проверки ПО обесп...

Похожие статьи

Программный комплекс для статистического анализа изображений

В настоящей статье описывается разрабатываемый программный комплекс, который может быть использован для статистического анализа изображений, получаемых посредством генерации случайных полей и их преобразования. Программа содержит ряд модулей, в числе...

Инструменты для анализа данных: сравнение Python, R и других популярных платформ

В статье автор сравнил различные языки программирование такие как «Python», «R», «Julia», «SAS» и «MATLAB» и выявил их характерные особенности, на основе которых каждый сможет для себя решить с каким языком программирования он захочет работать.

Разработка веб-сервиса для хранения и передачи данных

В данной статье рассматривается процесс разработки веб-сервиса для облачного хранения и передачи данных, описываются основные аспекты создания серверной части с использованием фреймворка Spring и реализации клиентской части с использованием React, а ...

Создание хранилища данных для распределённой системы

В данной работе рассматривается реализация модуля хранения данных в распределённой системе, решающей задачи хранения и анализа файлов, содержащих данные в виде текста. Задачами модуля являются размещение файлов, а также управление загруженными файлам...

Использование случайного леса для классификации данных

В последние десятилетия алгоритмы машинного обучения стали важным инструментом в различных областях науки и техники. Одним из наиболее популярных и эффективных методов является случайный лес (Random Forest). Этот метод используется для решения задач ...

Построение программного комплекса для генерации звуков барабанов с использованием GAN сетей

В статье рассматривается построение программного комплекса для генерации звуков барабанов с использованием GAN сетей. Программный комплекс работает на клиент-сервер архитектуре и использует нейронные сети WaveGAN для генерации звуков. Результаты, пол...

Обзор технологий для работы с BigData

В последнее время термин Big Data очень часто встречается в жизни многих людей, но не все люди знают. что это такое. В этой статье рассматриваются технологии для работы с BigData. Также в статье рассматриваются свойства больших данных и сферы, где пр...

Разработка Android фреймворка для аспектно-ориентированного программирования

Аспектно-ориентированная парадигма программирования хорошо зарекомендовала себя при использовании в разработке высоконагруженных систем. Она позволяет создавать общую логику для разных классов, не связанных наследованием или агрегацией. Однако для пл...

Проблемы автоматизированного сбора данных

Рассматриваются основные проблемы, связанные с извлечением слабоструктурированных данных с веб-страниц. Слабоструктурированные данные представляют собой информацию, лишенную явного разделения на атрибуты и значения, что делает задачу их извлечения не...

Обзор различных средств фаззинга как инструментов динамического анализа программного обеспечения

В данной статье описывается суть динамического анализа ПО на основе инструментов фаззинга, обзор и сценарии применения различных инструментов, реализующих данный подход. Все инструменты, представленные в статье, используются в цикле проверки ПО обесп...

Задать вопрос