Los datos son la columna vertebral del mundo digital actual y la gestión eficaz de esta avalancha de información es crucial para el éxito de empresas y organizaciones. Python se ha convertido en un lenguaje popular para el manejo de datos gracias a su sencillez y flexibilidad. En esta completa guía, aprenderás a crear, gestionar y optimizar canalizaciones de datos con Python.
Hablamos de las mejores prácticas, bibliotecas y marcos para crear canalizaciones de datos en Python y proporcionamos ejemplos para ayudarle a empezar con sus propios proyectos.
Este post es apto para lectores expertos en tecnología. Puedes encontrar una introducción general a los data pipelines aquí: Introducción general a las canalizaciones de datos
Leíste una versión traducida automáticamente del post original en alemán.
¿Qué es una canalización de datos en Python?
Una canalización de datos con Python es una serie de pasos de procesamiento de datos que transforman los datos sin procesar en información procesable. Esto incluye el
- Recoge,
- Limpia,
- Validar y
- Convertir
de datos para hacerlos aptos para el análisis y la elaboración de informes. Los pipelines de datos en Python pueden ser sencillos y constar de unos pocos pasos, o pueden ser complejos e incluir varios pasos y herramientas. Ambos son posibles.

Frameworks de canalización de datos en Python
Python ofrece varios marcos para crear canalizaciones de datos, como Apache Airflow, Luigi y Prefect. Con estos frameworks, puedes crear, planificar y gestionar fácilmente tus pipelines de datos.
- Apache Airflow: Una potente plataforma de código abierto que permite crear, planificar y supervisar flujos de trabajo en Python.
- Luigi: Un módulo de Python desarrollado por Spotify que simplifica la creación de canalizaciones de datos complejas.
- Prefecto: Un moderno marco de canalización de datos centrado en la simplicidad, la flexibilidad y la escalabilidad.
Creación de una canalización de datos con Python: ejemplos y buenas prácticas
Para crear una canalización de datos con Python, siga las instrucciones paso a paso.
Tim Berners-Lee
Los datos son algo precioso y durarán más que los propios sistemas.
5 pasos para el tratamiento de datos en inglés con anglicismos alemanes:
- Definir las fuentes de datos: Identifique de dónde proceden los datos y cómo deben recopilarse.
- Limpiar y validar los datos: Utilice bibliotecas de Python como Pandas y NumPy para limpiar, validar y preparar los datos.
- Transforme y enriquezca los datos: Utilice Transformaciones de datos y enriquecimientos para mejorar la calidad de los datos para el análisis.
- Almacena los datos procesados: Guardar los datos procesados en un sistema de almacenamiento adecuado, como una base de datos o un Almacenamiento en la nube.
- Analizar y visualizar datos: Utilice bibliotecas de Python como Matplotlib, Seaborn y Plotly para Visualización y análisis de datos.
He aquí 4 consejos útiles para mejorar su canalización de datos:
- Modularice su códigoDivida su canalización en componentes más pequeños y reutilizables para facilitar su mantenimiento y depuración.
- Utilizar el control de versionesRealice un seguimiento de los cambios en el código y los datos de su canalización mediante herramientas como Git y GitHub.
- Automatizar las pruebas: Implantar la automatización Pruebaspara garantizar la exactitud e integridad de sus datos.
- Controlar y registrarConfigure sistemas de supervisión y registro para controlar el rendimiento y el estado de su canal de datos.
Pipelines para flujo de datos en Python
Python puede utilizarse para crear canalizaciones en tiempo real para el flujo de datos, procesando los datos a medida que se generan. Con bibliotecas como Kafka-Python, Faust y Streamz, es posible crear pipelines de datos en streaming para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real.
Bibliotecas pipeline para el tratamiento de datos
Python ofrece un rico ecosistema de bibliotecas para crear cadenas de procesamiento de datos.
Los datos son el nuevo petróleo y se necesitan buenas herramientas para recuperarlos
Adaptación de Clive Humby "Los datos son el nuevo petróleo"
He aquí algunas bibliotecas importantes para la manipulación y el análisis de datos en Python:
Pandas
Una potente biblioteca para manipular y analizar datos. Con Pandas, los datos pueden importarse en varios formatos como CSV, Excel o tablas SQL y guardarse como marcos de datos (DataFrame). Pandas también ofrece muchas funciones para la manipulación de datos, como filtrado, agrupación y agregación.
NumPy
Una biblioteca para cálculos numéricos en Python. NumPy ofrece una variedad de funciones para cálculos numéricos como álgebra lineal, transformación de Fourier y generación de números aleatorios. NumPy es también la base de muchas otras bibliotecas utilizadas en la ciencia de datos.
Dask
Una biblioteca de computación paralela para el procesamiento de datos a gran escala. Con Dask puede procesar grandes conjuntos de datos en paralelo en un clúster de ordenadores. Dask también ofrece funciones para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos en sistemas distribuidos.
Scikit-learn
Una biblioteca para aprendizaje automático y minería de datos en Python. Scikit-learn ofrece una gran variedad de algoritmos de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, agrupación y reducción de dimensiones. Scikit-learn también ofrece funciones de modelado, evaluación y selección de datos.
Como dijo Clive Humby: "Los datos son el nuevo petróleo".
y estas bibliotecas ayudan a obtener valiosos conocimientos y perspectivas a partir de estos datos.
Extraer, transformar, cargar (ETL) es un enfoque común para crear canalizaciones de datos. Python es una opción excelente para crear canalizaciones ETL por su amplio soporte de bibliotecas y su facilidad de uso. Algunas bibliotecas populares de Python para ETL son Pandas, SQLAlchemy y PySpark.
Canalización de datos para aprendizaje automático con Python
Python se utiliza ampliamente para crear canalizaciones de datos para el aprendizaje automático. Bibliotecas como TensorFlow, Keras y PyTorch proporcionan potentes herramientas para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, mientras que Scikit-learn ofrece un completo conjunto de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de preprocesamiento de datos.
Arquitectura de canalización de datos con Python
Al diseñar su arquitectura de canalización de datos en Python, debe tener en cuenta los siguientes componentes:
- Ingesta de datosIdentifique las fuentes de sus datos y cree procesos para recopilarlos y capturarlos.
- Almacenamiento de datos: Elija sistemas de almacenamiento adecuados, como bases de datos o sistemas de almacenamiento de datos, para almacenar sus datos brutos y procesados.
- Tratamiento de datosDiseño y ejecución de tareas de tratamiento de datos, como la depuración, la validación, la transformación y el enriquecimiento.
- Análisis y visualización de datosImplementación de tareas de análisis y visualización de datos con bibliotecas de Python como Matplotlib, Seaborn y Plotly.
- Orquestación y programación de datosUtiliza marcos de canalización de datos como Apache Airflow o Luigi para planificar y gestionar tus tareas de procesamiento de datos.
Ciencia de datos orientada a objetos - Proceso de datos en Python
Utilizar un enfoque orientado a objetos al construir su canal de procesamiento de datos en Python mejora la modularidad, la capacidad de mantenimiento y la reutilización del código. Defina clases y métodos para cada fase de su canalización de datos y encapsule la lógica y los datos en cada clase. Este enfoque promueve la separación de preocupaciones y hace que sea más fácil de probar y mantener su tubería.
Aquí hay un ejemplo de una canalización de datos Python como una clase Python:
importar pandas como pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
clase DataPipeline:
def __init__(self, data_path):
self.ruta_datos = ruta_datos
self.datos = None
self.datos_escalados = None
self.datos_pca = None
def cargar_datos(self):
auto.datos = pd.read_csv(auto.ruta_datos)
def datos_escalados(self):
scaler = StandardScaler()
self.scaled_data = scaler.fit_transform(self.data)
def perform_pca(self, n_componentes):
pca = PCA(n_componentes=n_componentes)
self.pca_data = pca.fit_transform(self.scaled_data)
def run_pipeline(self, n_componentes):
self.load_data()
self.datos_escala()
self.perform_pca(n_componentes)
En este ejemplo, la clase Línea de datos
tres métodos: cargar_datos()
, datos_escala()
y perform_pca()
.
El método cargar_datos()
carga los datos de un archivo CSV especificado por el parámetro ruta_datos
se especifica.
El método datos_escala()
Normaliza los datos utilizando la clase Escalador estándar
del módulo sklearn.preprocesamiento
.
El método perform_pca()
realiza un análisis de componentes principales (ACP) de los datos escalados utilizando la clase PCA
del módulo sklearn.descomposición
por.
El método run_pipeline()
se utiliza para ejecutar la canalización de datos llamando sucesivamente a cada uno de los tres métodos con el parámetro especificado n_componentes
para el PCA.
Para utilizar esta canalización de datos, puede crear una instancia de la clase Línea de datos
crear y utilizar el método run_pipeline()
llamar:
pipeline = DataPipeline('datos.csv')
pipeline.run_pipeline(n_componentes=2)
Esto carga los datos del archivo datos.csv
escala los datos, realiza el ACP con 2 componentes y almacena los datos resultantes transformados por el ACP en el atributo datos_pca
de la tubería
-objeto.
Canalización de datos sencilla con Python "how to"
Para crear una canalización de datos sencilla en Python, proceda del siguiente modo:
- Utilice scripts sencillos de Python para pequeñas tareas de procesamiento de datos.
- Utilice las bibliotecas integradas de Python como CSV y JSON para la preparación básica de datos.
- Acceda a bibliotecas de alto nivel como Pandas y NumPy para un procesamiento de datos más complejo.
- Utilice Jupyter Notebook o Google Colab para crear prototipos y visualizarlos rápidamente.
Herramientas y técnicas de canalización de datos en Python
Algunas herramientas y técnicas adicionales que le ayudarán a crear canalizaciones de datos sólidas y eficientes en Python son:
- Calidad de los datos: Aplicar técnicas de validación y limpieza de datos para garantizar la integridad de la cadena de datos.
- Integridad de las tuberías: Supervise el rendimiento y la salud de su canalización de datos para identificar y resolver problemas rápidamente.
- Visualización de datos: Utilice bibliotecas de Python como Matplotlib, Seaborn y Plotly para crear gráficos y diagramas visualmente atractivos e informativos.
- Optimización de la canalización de datos: El procesamiento paralelo, el almacenamiento en caché y otras técnicas de mejora del rendimiento son formas de optimizar la canalización de datos.
Ejemplo de Python
Este ejemplo ilustra cómo se puede utilizar Pydantic y Luigi para crear una sencilla canalización de datos en Python y cómo lee, valida y procesa los datos de un archivo CSV y, a continuación, escribe los datos convertidos en un nuevo archivo CSV.
Los ordenadores son buenos siguiendo instrucciones, pero no leyendo tu mente.
Donald Knuth
Pydantic y Luigi - Un pipeline de muestra en Python
Para ejecutar el pipeline de ejemplo en Python, primero hay que instalar las librerías:
pip install pydantic luigi pandas
A continuación, debe crearse un archivo llamado models.py para definir un modelo Pydantic para la validación de datos:
from pydantic import ModeloBase
clase UserData(BaseModel):
id: int
nombre: str
edad: int
email: cadena
Ahora se debe crear un archivo llamado tasks.py en el que se definan las tareas de Luigi para leer, procesar y escribir datos:
importar luigi
import pandas como pd
from modelos import UserData
clase ReadCSV(luigi.Task):
fichero_entrada = luigi.Parámetro()
def salida(self):
return luigi.LocalTarget("intermedio.csv")
def ejecución(self):
df = pd.read_csv(self.input_file)
df.to_csv(self.salida().ruta, index=False)
clase ProcessData(luigi.Task):
fichero_entrada = luigi.Parámetro()
def requiere(self):
return LeerCSV(fichero_entrada=fichero_entrada.self)
def salida(self):
return luigi.LocalTarget("salida.csv")
def ejecutar(self):
df = pd.read_csv(self.requiere().salida().ruta)
# Validar y procesar datos usando Pydantic
datos_procesados = []
for índice, fila en df.iterrows():
try:
datos_usuario = datos_usuario(**fila.to_dict())
processed_data.append(datos_usuario.dict())
except ValueError as e:
print(f "Omitiendo fila no válida: {e}")
# Escribe los datos procesados en un nuevo archivo CSV
datos_procesados = pd.DataFrame(datos_procesados)
processed_df.to_csv(self.output().path, index=False)
if __name__ == "__main__":
luigi.build([Datos_procesados(archivo_entrada="entrada.csv")], local_scheduler=True)
En este ejemplo, ReadCSV lee el archivo CSV de entrada y lo escribe en un archivo intermedio. La tarea ProcessData lee el archivo CSV intermedio, valida y procesa los datos utilizando el modelo Pydantic UserData y escribe los datos transformados en el archivo CSV de salida.
Para ejecutar el pipeline, debe crearse un archivo input.csv de ejemplo:
id,nombre,edad,email
1,Alice,30,[email protected]
2,Bob,25,[email protected]
3,Charlie,22,[email protected]
A continuación, se ejecutará el script tasks.py:
python tareas.py
El script crea un archivo CSV de salida que contiene los datos validados y procesados. Tenga en cuenta que se trata de un ejemplo sencillo y que puede adaptar el proceso a sus necesidades añadiendo una lógica de procesamiento y validación de datos más compleja.
Conclusión sobre la creación de pipelines de datos con Python
La creación de canalizaciones de datos con Python es una habilidad esencial para los profesionales de los datos. Esta completa guía ofrece una visión general de los conceptos clave, las herramientas y las mejores prácticas para crear canalizaciones de datos eficaces y eficientes. Aprovechando el rico ecosistema de bibliotecas, marcos de trabajo y herramientas de Python, podrá desarrollar canalizaciones de datos que conviertan los datos sin procesar en información valiosa, permitiéndole tomar decisiones basadas en datos e impulsar el éxito de su organización.
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