Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL - FasterCapital (2024)

1. Verständnis der Bedeutung des Pipeline-Ladens und seiner Auswirkungen auf datengesteuerte Arbeitsabläufe

Einführung: Die Bedeutung der Pipeline-Belastung verstehen

Im Bereich der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens dienen Pipelines als Rückgrat einer effizienten und zuverlässigen Datenverarbeitung. Eine gut aufgebaute Pipeline orchestriert den Datenfluss aus verschiedenen Quellen, transformiert ihn und liefert letztendlich wertvolle Erkenntnisse. Im Mittelpunkt dieses Prozesses steht das Konzept des Pipeline-Ladens, das sich auf den ersten Schritt der Aufnahme von Rohdaten in die Pipeline bezieht.

Aus allgemeiner Sicht mag das Laden der Pipeline banal erscheinen – ein bloßer Datenübertragungsvorgang. Die Auswirkungen wirken sich jedoch auf das gesamte Datenökosystem aus. Lassen Sie uns dieses Thema aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten und ein tieferes Verständnis erlangen:

1. Datenerfassung und -aufnahme:

- Datenquellen: Organisationen sammeln Daten aus verschiedenen quellen – Datenbanken, APIs, Flatfiles, Streaming-Plattformen und mehr. In der Pipeline-Ladephase gelangen diese Rohdaten in das System.

- Beispiel: Stellen Sie sich ein E-Commerce-Unternehmen vor, das Kundentransaktionsdatensätze aus seiner Datenbank abruft. Die Pipeline lädt diese Datensätze und bereitet so die Bühne für die nachfolgende Analyse.

2. Datenqualität und -validierung:

- Datenkonsistenz: Die Sicherstellung der Datenkonsistenz und -korrektheit ist von entscheidender Bedeutung. Das Laden der Pipeline umfasst Validierungsprüfungen, um fehlende Werte, Ausreißer oder Inkonsistenzen zu identifizieren.

- Beispiel: Ein Finanzinstitut erhält täglich Börsendaten. Die Pipeline überprüft jeden Eintrag auf genaue Aktiensymbole und numerische Werte.

3. Datentransformation und -anreicherung:

- Feature Engineering: Vor der Modellierung müssen Daten häufig transformiert werden. Das Laden der Pipeline umfasst die Merkmalsextraktion, Normalisierung und Kodierung.

- Beispiel: Ein Wettervorhersagemodell benötigt stündliche Temperaturdaten. Die Pipeline aggregiert tägliche Messwerte zu stündlichen Durchschnittswerten.

4. Effizienz und Skalierbarkeit:

- Batch vs. Streaming: Die Strategien zum Laden von Pipelines variieren. Beim Stapelladen werden Daten in Blöcken verarbeitet, während beim Streaming Daten in Echtzeit geladen werden. Die Wahl des richtigen Ansatzes wirkt sich auf die Systemeffizienz aus.

- Beispiel: Eine social-Media-plattform nimmt Benutzerbeiträge auf. Für historische Daten mag das Batch-Laden ausreichen, für die Stimmungsanalyse in Echtzeit ist Streaming jedoch unerlässlich.

5. Datenverwaltung und -sicherheit:

- Zugriffskontrolle: Das Laden der Pipeline kontrolliert, wer Daten von wo laden kann. Sicherheitsmaßnahmen verhindern unbefugten Zugriff.

- Beispiel: Die Pipeline einer Gesundheitsorganisation stellt sicher, dass nur autorisiertes Personal Patientenakten laden kann.

6. Überwachung und Fehlerbehandlung:

- Protokollierung und Warnungen: Durch die Überwachung der Pipeline-Auslastung können Fehler oder Engpässe erkannt werden. Durch die richtige Fehlerbehandlung wird die Datenintegrität sichergestellt.

- Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform protokolliert Ladezeiten und sendet Warnungen, wenn es während der Spitzenzeiten zu Verzögerungen kommt.

7. Werkzeuge und Technologien:

- Pandas: Die Pandas-Bibliothek von Python ist ein vielseitiges Werkzeug zur Datenmanipulation. Es erleichtert das Laden von Daten aus CSV, Excel oder Datenbanken.

- SQL: Structured Query Language (SQL) ermöglicht effizientes Laden aus relationalen Datenbanken.

– Beispiel: Ein Dateningenieur nutzt Pandas, um Kundenbewertungen in eine Sentiment-Analyse-Pipeline zu laden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es beim Pipeline-Laden nicht nur um das Verschieben von Daten geht – es ist das Tor zu umsetzbaren Erkenntnissen. Ganz gleich, ob Sie Dateningenieur, Wissenschaftler oder Analyst sind: Wenn Sie diesen Prozess verstehen, können Sie robuste, effiziente Pipelines aufbauen, die eine datengesteuerte Entscheidungsfindung vorantreiben.

Denken Sie daran: Der Erfolg Ihrer Daten-Workflows hängt davon ab, wie gut Sie die anfängliche Ladephase bewältigen. Machen Sie sich also mit der Kunst des Pipeline-Ladens vertraut und lassen Sie Ihre Daten fließen!

Verständnis der Bedeutung des Pipeline Ladens und seiner Auswirkungen auf datengesteuerte Arbeitsabläufe - Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL

2. Techniken zum Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs und Dateien

1. Datenbankextraktionstechniken:

- SQL-Abfragen: Datenbanken sind eine häufige Datenquelle. Mit SQL (Structured Query Language) können Sie Daten aus relationalen Datenbanken extrahieren. Sie können Abfragen schreiben, um bestimmte Spalten abzurufen, Zeilen basierend auf Bedingungen zu filtern und mehrere Tabellen zu verknüpfen. Zum Beispiel:

„sql

SELECT Kundenname, Bestellmenge

VON Bestellungen

WHERE order_date >= '2023-01-01';

- Gespeicherte Prozeduren: Gespeicherte Prozeduren kapseln komplexe Extraktionslogik in der Datenbank selbst. Sie können über Ihren Pipeline-Code aufgerufen werden, wodurch der Netzwerkaufwand reduziert wird. Beispielsweise könnte eine gespeicherte Prozedur Verkaufsdaten für eine bestimmte Produktkategorie aggregieren.

- ORMs (Object-Relational Mappers): ORMs wie SQLAlchemy (für Python) bieten eine Abstraktionsschicht über Datenbanken. Sie ermöglichen die Arbeit mit Datenbanktabellen als Python-Objekte und vereinfachen so die Datenextraktion.

2. API-Datenextraktion:

- RESTful APIs: REST-APIs stellen Endpunkte bereit, die Daten im JSON- oder XML-Format zurückgeben. Sie können Bibliotheken wie „requests“ (Python) verwenden, um HTTP-Anfragen zu stellen und relevante Daten zu extrahieren. Zum Beispiel:

„Python

Importanfragen

Antwort = Anfragen.get('https://api.example.com/products')

Produkte = Antwort.json()

- OAuth- und API-Schlüssel: Einige APIs erfordern eine Authentifizierung mithilfe von OAuth-Tokens oder API-Schlüsseln. Besorgen Sie sich diese Anmeldeinformationen und geben Sie sie in Ihre Anfragen ein.

- Paginierungshandhabung: Wenn Sie große Datensätze aus paginierten APIs extrahieren, folgen Sie den Paginierungslinks, um alle Datensätze abzurufen.

3. Dateibasierte Extraktion:

- CSV-Dateien: Dateien mit durch Kommas getrennten Werten (CSV) werden üblicherweise für den Datenaustausch verwendet. Die „Pandas“-Bibliothek von Python bietet praktische Funktionen zum Lesen von CSV-Dateien:

„Python

Pandas als PD importieren

Df = pd.read_csv('sales_data.csv')

- Excel-Dateien: Ebenso können Sie Excel-Dateien mit „Pandas“ lesen:

„Python

Df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

- Textdateien: Verwenden Sie für unstrukturierte Daten (z. B. Protokolldateien) reguläre Ausdrücke oder benutzerdefinierte Parsing-Logik, um relevante Informationen zu extrahieren.

4. Datentransformation während der Extraktion:

- Bereinigung: Duplikate entfernen, fehlende Werte behandeln und Datenformate während der Extraktion standardisieren.

- Aggregation: Fassen Sie Daten (z. B. Tägliche Verkaufssummen) während der Extraktion zusammen, um den Verarbeitungsaufwand nachgelagert zu reduzieren.

- Filtern: Extrahieren Sie nur relevante Teilmengen von Daten basierend auf Geschäftsregeln.

5. Beispiel aus der Praxis:

Stellen Sie sich vor, Sie bauen eine Empfehlungsmaschine für eine E-Commerce-Plattform. Sie müssen Benutzerinteraktionsdaten (Klicks, Käufe usw.) aus einer MySQL-Datenbank und Produktmetadaten aus einer REST-API extrahieren. So könnten Sie es angehen:

- Schreiben Sie SQL-Abfragen, um Benutzerinteraktionen zu extrahieren.

- Verwenden Sie „Anfragen“, um Produktdetails von der API abzurufen.

- Kombinieren Sie die Daten, führen Sie die erforderlichen Transformationen durch und laden Sie sie in Ihr Empfehlungsmodell.

Denken Sie daran, dass eine effiziente Datenextraktion Auswirkungen auf die Gesamtleistung Ihrer Datenpipeline hat. Wählen Sie die richtigen Techniken basierend auf Ihrem Anwendungsfall, berücksichtigen Sie die Skalierbarkeit und behandeln Sie Ausnahmen elegant. Viel Spaß beim Extrahieren!

Techniken zum Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs und Dateien - Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL

3. Vorverarbeitungs- und Bereinigungsschritte, um Daten für das Laden in die Pipeline vorzubereiten

## Die Kunst der Datentransformation

Die Datentransformation umfasst eine Reihe von Vorverarbeitungs- und Bereinigungsschritten, um Ihre Daten in Form zu bringen, bevor sie in die Pipeline gelangen. Betrachten Sie es als die kulinarische Vorbereitung vor der Zubereitung eines Gourmet-Menüs. Jeder Koch (oder Datenwissenschaftler) hat seinen eigenen, einzigartigen Ansatz, aber die zugrunde liegenden prinzipien bleiben konsistent.

### 1. Datenbereinigung: Das Scrubbing-Ritual

- Standpunkt 1: Der Detektiv

- Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Detektiv, der einen Tatort untersucht. Ihre Daten sind der Beweis, und sie sind oft chaotisch – fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate und inkonsistente Formate. Ihre Aufgabe ist es, es aufzuräumen.

- Beispiel: Sie analysieren Kundenrezensionen und einige Einträge enthalten Kauderwelsch. Entfernen Sie sie mithilfe regulärer Ausdrücke oder benutzerdefinierter Regeln.

- Standpunkt 2: Der Chirurg

- Datentransformation ist wie eine Operation. Sie entfernen Tumore (Ausreißer), schließen Wunden (fehlende Werte) und stellen sicher, dass alles am richtigen Ort ist (konsistente Formate).

- Beispiel: Löschen Sie Zeilen mit fehlenden Zielwerten oder errechnen Sie sie mithilfe des Mittelwerts/Medians.

### 2. Feature Engineering: Herstellung neuer Zutaten

- Standpunkt 1: Der Alchemist

- Beim Feature Engineering geschieht Magie. Sie erstellen neue Funktionen aus vorhandenen Funktionen, z. B. Die Umwandlung von Blei in Gold. Diese technischen Funktionen verbessern häufig die Modellleistung.

- Beispiel: Extrahieren Sie aus einem Zeitstempel den Wochentag, die Stunde und den Monat als separate Funktionen.

- Standpunkt 2: Der Bildhauer

- Stellen Sie sich Merkmale wie Ton vor. Formen Sie sie in Formen, die verborgene Muster offenbaren. Polynomfunktionen, Interaktionen und Transformationen (Logarithmus, Quadratwurzel) sind Ihre Werkzeuge.

– Beispiel: Erstellen Sie eine Interaktionsfunktion zwischen „Alter“ und „Einkommen“.

### 3. Skalierung und Normalisierung: Geschmacksrichtungen ausgleichen

- Standpunkt 1: Der Koch

- Durch die Skalierung wird sichergestellt, dass alle Zutaten die gleiche Wirkung haben. Stellen Sie sich vor, Sie würden einen Teelöffel Salz anstelle einer Tasse hinzufügen – das würde das Gericht ruinieren. Normalisieren Sie Features auf einen gemeinsamen Bereich (z. B. [0, 1]).

- Beispiel: Numerische Merkmale mithilfe von Z-Scores standardisieren.

- Standpunkt 2: Der DJ

- Normalisierung ist wie das Anpassen der Lautstärke. Sie möchten nicht, dass eine Funktion andere überfordert. Min-Max-Skalierung, robuste Skalierung und Quantilnormalisierung sind Ihre Mischpulte.

- Beispiel: Pixelintensitäten in Bildern auf [0, 1] skalieren.

### 4. Kategoriale Variablen kodieren: Sprachübersetzung

- Standpunkt 1: Der Linguist

- Kategoriale Variablen sprechen verschiedene Sprachen (Bezeichnungen). Übersetzen Sie sie in Zahlen (Vektoren), die Modelle verstehen. One-Hot-Codierung, Label-Codierung und Zielcodierung sind Ihre Wörterbücher.

- Beispiel: Konvertieren Sie „Rot“, „Grün“ und „Blau“ in [1, 0, 0], [0, 1, 0] und [0, 0, 1].

- Standpunkt 2: Der Diplomat

- Gehen Sie diplomatisch mit kategorialen Variablen um. Vermeiden Sie Konflikte (Kollinearität) und sorgen Sie für ein friedliches Zusammenleben (ausgewogene Kodierung).

- Beispiel: Effektkodierung verwenden, um Kollinearität zu vermeiden.

### 5. Umgang mit Textdaten: The Wordsmith's Toolkit

- Standpunkt 1: Der Romanautor

- Textdaten sind ein Roman, der darauf wartet, analysiert zu werden. Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Stoppwortentfernung sind Ihre Bearbeitungswerkzeuge.

- Beispiel: Konvertieren Sie „running“ mithilfe von Stemming in „run“.

- Standpunkt 2: Der Übersetzer

- Übersetzen Sie Text in Vektoren (Worteinbettungen). Word2Vec, GloVe und BERT sind Ihre mehrsprachigen Wörterbücher.

- Beispiel: Stellen Sie „Apfel“ als dichten Vektor dar.

Denken Sie daran, dass die Datentransformation kein Patentrezept ist. Passen Sie diese Techniken an Ihren spezifischen Datensatz und Ihr Problem an. Guten Appetit!

4. Nutzung von Pandas für Datenmanipulation, Filterung und Feature-Engineering

1. Die Vielseitigkeit der Pandas:

Pandas ist wie ein Schweizer Taschenmesser für Datenwissenschaftler und Analysten. Es bietet eine Fülle von Funktionen, mit denen Sie Ihre Daten mühelos aufteilen, in Würfel schneiden und umwandeln können. Hier sind einige Perspektiven, warum Pandas unverzichtbar sind:

- DataFrames und Serien:

Den Kern von Pandas bilden zwei grundlegende Datenstrukturen: DataFrames und Series. Ein DataFrame ist im Wesentlichen eine tabellarische Darstellung von Daten, ähnlich einer Tabellenkalkulation. Damit können Sie Daten in Zeilen und Spalten organisieren und so ganz einfach Vorgänge über verschiedene Dimensionen hinweg durchführen. Eine Reihe hingegen ist ein eindimensionales Array mit beschrifteten Indizes, das häufig eine einzelne Datenspalte darstellt.

- Datenbereinigung und Vorverarbeitung:

Daten sind selten makellos. Es kommt mit fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern. Pandas bietet Methoden, um diese Probleme elegant zu lösen. Zum Beispiel:

- „dropna()“: Entfernt Zeilen mit fehlenden Werten.

- „fillna()“: Imputiert fehlende Werte mithilfe verschiedener Strategien (Mittelwert, Median usw.).

- „duplicated()“: Identifiziert doppelte Zeilen.

- „replace()“: Ersetzt bestimmte Werte.

- Filterung und Auswahl:

Mit Pandas können Sie Daten basierend auf Bedingungen filtern. Zum Beispiel:

- `df[df['Age'] > 30]`: Wählt Zeilen aus, in denen das Alter größer als 30 ist.

- `df.loc[:, 'Name':'Salary']`: Ruft bestimmte Spalten nach Beschriftung ab.

- „df.iloc[10:20, :]“: Ruft die Zeilen 10 bis 19 ab.

- Aggregation und Gruppierung:

Das Aggregieren von Daten ist für die Zusammenfassung von Informationen von entscheidender Bedeutung. Pandas bietet Funktionen wie „groupby()“ und „agg()“, um Statistiken nach Gruppen zu berechnen. Zum Beispiel:

- `df.groupby('Category')['Revenue'].sum()`: Berechnet den Gesamtumsatz nach Kategorie.

- `df.groupby(['Year', 'Quarter'])['Sales'].mean()`: Berechnet den durchschnittlichen Umsatz nach Jahr und Quartal.

2. Feature Engineering mit Pandas:

Beim Feature Engineering geht es darum, aus vorhandenen Features neue Features zu erstellen, um die Modellleistung zu verbessern. Pandas vereinfacht diesen Prozess:

- Neue Funktionen erstellen:

Sie können Features ableiten, indem Sie vorhandene Spalten kombinieren. Zum Beispiel:

- `df['Total_Score'] = df['Math_Score'] + df['English_Score']`

- `df['Is_Adult'] = df['Alter'] >= 18`

- Umgang mit kategorialen Variablen:

Pandas bietet Tools zum Kodieren kategorialer Variablen:

- `pd.get_dummies(df, columns=['Gender'])`: Erstellt Dummy-Variablen.

- `df['Department'] = df['Department'].astype('category')`: Konvertiert eine Spalte in einen kategorialen Typ.

- Zeitreihenoperationen:

Pandas glänzt im Umgang mit zeitbasierten Daten:

- Resampling: `df.resample('M').mean()`

- Verschiebung: `df['Previous_Month_Sales'] = df['Sales'].shift(1)`

3. Beispiel aus der Praxis: Analyse der Kundenabwanderung:

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten mit einem Telekommunikationsdatensatz, der Kundeninformationen enthält. Sie können Pandas verwenden, um:

- Berechnen Sie die Abwanderungsraten.

- Erstellen Sie Funktionen wie Laufzeit, durchschnittliche Anrufdauer und Gesamtgebühren.

- Visualisieren Sie Trends im Zeitverlauf.

Zusammenfassend ist Pandas Ihr treuer Begleiter bei der Datenverarbeitung. Ganz gleich, ob Sie Daten für modelle des maschinellen lernens vorbereiten oder Erkenntnisse generieren: Mit Pandas können Sie Rohdaten in umsetzbares Wissen umwandeln.

Denken Sie daran: Übung ist der Schlüssel! Probieren Sie diese Konzepte mit Ihren eigenen Datensätzen aus und Sie werden im Handumdrehen ein Pandas-Profi!

5. Ein Überblick über SQL-Abfragen und deren Verwendung zur Interaktion mit Datenbanken

1. Was ist SQL?

SQL ist eine domänenspezifische Sprache zur Verwaltung und Bearbeitung strukturierter Daten. Es bietet eine standardisierte Möglichkeit zur Interaktion mit relationalen Datenbanken und ermöglicht es Benutzern, Aufgaben wie das Abfragen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Daten auszuführen. SQL wird in verschiedenen Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) verwendet, darunter MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server und SQLite.

2. Grundlegende SQL-Abfragen: SELECT

- Die häufigste SQL-Operation ist die SELECT-Anweisung, die Daten aus einer oder mehreren Tabellen abruft.

- Beispiel:

„sql

SELECT Vorname, Nachname

VON Mitarbeitern

WHERE abteilung = 'Verkauf';

Diese Abfrage wählt die Vor- und Nachnamen der Mitarbeiter in der Vertriebsabteilung aus.

3. Daten filtern: WHERE-Klausel

– Die „WHERE“-Klausel filtert Zeilen basierend auf angegebenen Bedingungen.

- Beispiel:

„sql

Wählen Sie Produktname und Preis aus

VON Produkten

WHERE-Kategorie = 'Elektronik'

UND Preis > 500;

Diese Abfrage ruft Elektronikprodukte ab, deren Preis über 500 $ liegt.

4. Ergebnisse sortieren: SORTIEREN NACH

- Verwenden Sie „ORDER BY“, um Abfrageergebnisse basierend auf einer oder mehreren Spalten zu sortieren.

- Beispiel:

„sql

Wählen Sie Produktname und Preis aus

VON Produkten

WHERE-Kategorie = 'Kleidung'

BESTELLEN NACH Preis DESC;

Diese Abfrage listet Bekleidungsprodukte in absteigender Preisreihenfolge auf.

5. Daten aggregieren: GROUP BY- und Aggregatfunktionen

- „GROUP BY“ gruppiert Zeilen basierend auf einer bestimmten Spalte und Aggregatfunktionen (z. B. „SUM“, „AVG“, „COUNT“) fassen Daten innerhalb jeder Gruppe zusammen.

- Beispiel:

„sql

Abteilung auswählen, AVG(Gehalt) AS avg_salary

VON Mitarbeitern

GRUPPE NACH Abteilung;

Diese Abfrage berechnet das Durchschnittsgehalt für jede Abteilung.

6. Tabellen verbinden: INNER JOIN

- Verwenden Sie „JOIN“, um Daten aus mehreren Tabellen basierend auf einer gemeinsamen Spalte zu kombinieren.

- Beispiel:

„sql

WÄHLEN Sie „orders.order_id“, „customers.customer_name“ aus

VON Bestellungen

INNER JOIN kunden ONorders.customer_id = customer.customer_id;

Diese Abfrage ruft Bestell-IDs und Kundennamen ab, indem sie die Tabellen „Bestellungen“ und „Kunden“ verknüpft.

7. Unterabfragen und abgeleitete Tabellen

- Unterabfragen (verschachtelte Abfragen) ermöglichen die Verwendung des Ergebnisses einer Abfrage innerhalb einer anderen Abfrage.

- Beispiel:

„sql

WÄHLEN Sie den Produktnamen aus

VON Produkten

WHERE Category_id IN (SELECT Category_ID FROM Kategorien WHERE Category_Name = 'Bücher');

Diese Abfrage wählt Produktnamen aus der Kategorie „Bücher“ aus.

8. Daten ändern: INSERT, UPDATE, DELETE

- „INSERT“ fügt neue Zeilen hinzu, „UPDATE“ ändert vorhandene Zeilen und „DELETE“ entfernt Zeilen.

- Beispiel:

„sql

INSERT INTO Mitarbeiter (Vorname, Nachname, Abteilung)

VALUES („John“, „Doe“, „HR“);

Diese Abfrage fügt einen neuen Mitarbeiterdatensatz ein.

9. Ansichten und Indizes

- Ansichten sind virtuelle Tabellen, die aus Abfragen erstellt werden und eine vereinfachte Schnittstelle zu komplexen Daten bieten.

- Indizes verbessern die Abfrageleistung, indem sie den Datenabruf beschleunigen.

- Beispiel:

„sql

ANSICHT high_salary_employees AS ERSTELLEN

SELECT * FROM Angestellte WO Gehalt > 80000;

Dadurch entsteht ein Blick auf Mitarbeiter mit hohen Gehältern.

10. best Practices und optimierung

- Verwenden Sie die richtige Indizierung, vermeiden Sie „SELECT *“ und optimieren Sie Abfragen im Hinblick auf Effizienz.

- Verstehen Sie die Datenbanknormalisierung, um effiziente Schemata zu entwerfen.

- Profilieren und analysieren Sie die Abfrageleistung mit Tools wie „EXPLAIN“.

Denken Sie daran, dass SQL ein umfangreiches Thema ist und dieser Abschnitt nur die Oberfläche kratzt. Tauchen Sie tiefer in jedes Konzept ein, üben Sie das Schreiben von Abfragen und erkunden Sie reale Szenarien, um SQL zu beherrschen. Viel Spaß beim Abfragen!

Ein Überblick über SQL Abfragen und deren Verwendung zur Interaktion mit Datenbanken - Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL

6. Methoden zum Laden von Daten aus verschiedenen Formaten (CSV, Excel usw) in Pandas DataFrames

Tauchen wir ein in die Welt des Datenladens mit Pandas. Das Laden von Daten in Pandas DataFrames ist ein entscheidender Schritt in jeder Datenanalyse- oder Machine-Learning-Pipeline. Unabhängig davon, ob Sie mit CSV-Dateien, Excel-Tabellen oder anderen Formaten arbeiten, bietet Pandas eine Vielzahl von Methoden zum effizienten Lesen und Bearbeiten von Daten. In diesem Abschnitt werden wir diese Methoden aus verschiedenen Perspektiven untersuchen und praktische Beispiele liefern.

1. CSV-Dateien:

- `pd.read_csv(file_path)`: Die häufigste Methode zum Laden von Daten in Pandas ist das Lesen von CSV-Dateien (Comma-Separated Values). Sie geben einfach den Dateipfad an und Pandas erstellt einen DataFrame mit den Daten. Zum Beispiel:

„Python

Pandas als PD importieren

Df = pd.read_csv('data.csv')

- Optionen:

- Sie können zusätzliche Optionen wie Trennzeichen („sep“), Kopfzeile („header“), Kodierung („encoding“) und die Behandlung fehlender Werte („na_values“) angeben.

- Beispiel:

„Python

Df = pd.read_csv('data.csv', sep=';', header=0, na_values=['NA', 'NaN'])

2. Excel-Dateien:

- `pd.read_excel(file_path, sheet_name)`: Um Excel-Dateien zu lesen, verwenden Sie die Funktion „read_excel“. Geben Sie den Blattnamen (oder Index) an, um Daten aus einem bestimmten Blatt zu laden.

„Python

Df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

- Optionen:

- Sie können auch Zeilen überspringen („skiprows“), Spalten angeben („usecols“) und fehlende Werte behandeln („na_values“).

3. Andere Formate:

- JSON: Verwenden Sie „pd.read_json(file_path)“, um Daten aus JSON-Dateien zu lesen.

- SQL-Datenbanken: Pandas können mithilfe von SQLAlchemy eine Verbindung zu SQL-Datenbanken herstellen. Verwenden Sie „pd.read_sql(query, Connection)“, um eine SQL-Abfrage auszuführen und Daten in einen DataFrame zu laden.

„Python

Aus sqlalchemy import create_engine

Engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')

Query = 'SELECT * FROM customer'

Df = pd.read_sql(query, engine)

4. Speichereffizienz:

- Das Laden großer Datensätze kann speicherintensiv sein. So reduzieren Sie die Speichernutzung:

– Verwenden Sie den Parameter „dtype“, um Datentypen für Spalten anzugeben.

– Lesen Sie Daten in Blöcken mit „pd.read_csv(file_path, chunksize=n)“.

5. Umgang mit fehlenden Daten:

- Pandas erkennt beim Laden der Daten automatisch fehlende Werte (z. B. NaN).

- Verwenden Sie die Methoden „fillna(value)“ oder „dropna()“, um fehlende Daten zu verarbeiten.

6. Leistungstipps:

– Verwenden Sie den Parameter „nrows“, um nur eine Teilmenge der Zeilen zu lesen.

- Wenn möglich, verarbeiten Sie die Daten vor dem Laden vor (z. B. Filterspalten).

7. Beispiele:

- Angenommen, wir haben eine CSV-Datei mit dem Namen „sales_data.csv“ mit den Spalten „Datum“, „Produkt“, „Umsatz“.

„Python

Df_sales = pd.read_csv('sales_data.csv', parse_dates=['Datum'], index_col='Datum')

- Für Excel-Dateien:

„Python

Df_excel = pd.read_excel('sales_data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['Date', 'Revenue'])

- Verbindung zu einer SQLite-Datenbank herstellen:

„Python

Engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')

Query = 'SELECT * FROMorders WHERE country="USA"'

Df_orders = pd.read_sql(query, engine)

Denken Sie daran, dass das Laden von Daten nur der Anfang ist. Sobald Sie Ihre Daten in einem Pandas DataFrame haben, können Sie sie erkunden, bereinigen und transformieren, um sie für die weitere Analyse oder Modellierung vorzubereiten. Viel Spaß beim Daten-Wrangling!

Methoden zum Laden von Daten aus verschiedenen Formaten \(CSV, Excel usw\) in Pandas DataFrames - Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL

7. Laden von Daten direkt in SQL-Datenbanken mithilfe von SQL-Anweisungen oder Python-Bibliotheken

1. SQL-Anweisungen zum Laden von Daten:

- INSERT INTO: Der einfachste Weg, Daten in eine SQL-Datenbank zu laden, ist die Verwendung der Anweisung „INSERT INTO“. Mit diesem SQL-Befehl können Sie Zeilen zu einer vorhandenen Tabelle hinzufügen. Zum Beispiel:

„sql

INSERT INTO Mitarbeiter (Mitarbeiter-ID, Vorname, Nachname)

VALUES (101, 'John', 'Doe');

Hier fügen wir einen neuen Mitarbeiterdatensatz mit der ID 101, dem Vornamen „John“ und dem Nachnamen „Doe“ ein.

- BULK INSERT: Beim Umgang mit großen Datensätzen ist die Anweisung „BULK INSERT“ effizienter. Es ermöglicht Ihnen, Daten aus einer Flatfile (z. B. CSV) direkt in eine SQL-Tabelle zu laden. Zum Beispiel:

„sql

BULK INSERT-Mitarbeiter

VON 'C:\data\employees.csv'

WITH (FIELDTERMINATOR = ',', ROWTERMINATOR = '\n');

Dadurch werden Daten aus einer CSV-Datei in die Tabelle „Mitarbeiter“ geladen.

- COPY FROM: PostgreSQL bietet den Befehl „COPY FROM“, der dem Befehl „BULK INSERT“ ähnelt. Es lädt Daten effizient aus einer Datei in eine Tabelle. Beispiel:

„sql

KOPIEREN Mitarbeiter FROM '/path/to/employees.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;

Die Option „CSV HEADER“ geht davon aus, dass die erste Zeile Spaltennamen enthält.

2. Python-Bibliotheken zum Laden von Daten:

- Pandas: Pandas ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek zur Datenbearbeitung. Sie können daten aus verschiedenen quellen (CSV, Excel, Datenbanken) in Pandas DataFrames laden. Verwenden Sie für SQL-Datenbanken die Funktion „pandas.read_sql()“:

„Python

Pandas als PD importieren

Sqlite3 importieren

Conn = sqlite3.connect('mydb.db')

Query = 'AUSWÄHLEN * VON Mitarbeitern'

Df = pd.read_sql(query, conn)

- SQLAlchemy: SQLAlchemy bietet eine Object-Relational Mapping (ORM)-Ebene für Python. Es ermöglicht Ihnen, objektorientiert mit Datenbanken zu arbeiten. Beispiel:

„Python

Aus sqlalchemy import create_engine

Engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')

Query = 'AUSWÄHLEN * VON Mitarbeitern'

Df = pd.read_sql(query, engine)

- psycopg2 (für PostgreSQL) und mysql-connector-python (für MySQL) sind weitere Python-Bibliotheken für Datenbankverbindungen und das Laden von Daten.

3. Leistungsüberlegungen:

- Batch-Laden: Wenn Sie große Datenmengen einfügen, sollten Sie erwägen, Ihre Einfügungen stapelweise durchzuführen. Es reduziert den Overhead und verbessert die Leistung.

- Indizes und Einschränkungen: Deaktivieren Sie Indizes und Einschränkungen während des Datenladens und aktivieren Sie sie anschließend wieder. Dies beschleunigt den Prozess.

- Datentypen: Stellen Sie sicher, dass die Datentypen zwischen Ihren Quelldaten und der Zieldatenbank übereinstimmen. Datentypkonvertierungen können kostspielig sein.

4. Beispielszenario:

Nehmen wir an, Sie bauen ein Empfehlungssystem auf. Sie haben Benutzerinteraktionsdaten (Klicks, Aufrufe) in einer CSV-Datei gespeichert. Sie möchten diese Daten zur weiteren Analyse in eine SQL-Datenbank laden. Sie würden Pandas verwenden, um die CSV-Datei zu lesen und die Daten dann mithilfe von SQL-Anweisungen oder SQLAlchemy in die Datenbank einzufügen.

Denken Sie daran, dass das effiziente Laden von Daten ein entscheidender Schritt in jeder Datenpipeline ist. Unabhängig davon, ob Sie Dateningenieur, Datenwissenschaftler oder Praktiker des maschinellen Lernens sind, wird die Beherrschung dieser Techniken Ihren Arbeitsablauf verbessern und eine reibungslose Datenaufnahme gewährleisten.

Laden von Daten direkt in SQL Datenbanken mithilfe von SQL Anweisungen oder Python Bibliotheken - Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL

8. Sicherstellung der Datenintegrität und -korrektheit während des Ladevorgangs

1. Datenkonsistenz und -integrität:

- Perspektive: Als Dateningenieur oder Wissenschaftler sind Sie für den Umgang mit riesigen Datenmengen verantwortlich. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die von Ihnen geladenen Daten dem erwarteten Schema, den erwarteten Einschränkungen und Geschäftsregeln entsprechen.

- Insight: Validieren Sie Daten vor dem Laden anhand vordefinierter Regeln. Wenn Sie beispielsweise Kundendatensätze laden, stellen Sie sicher, dass jeder Datensatz über eine gültige E-Mail-Adresse, ein nicht negatives Alter und andere relevante Attribute verfügt.

- Beispiel: Stellen Sie sich eine Einzelhandelspipeline vor, in der Produktpreise geladen werden. Eine Validierungsregel könnte prüfen, ob die Preise positive Zahlen sind und in einem angemessenen Bereich liegen.

2. Schemavalidierung:

- Perspektive: Aus der Sicht eines Datenbankadministrators ist die Aufrechterhaltung konsistenter Schemata über Tabellen hinweg von entscheidender Bedeutung für effiziente Abfragen und Berichte.

- Insight: Überprüfen Sie, ob die eingehenden Daten dem erwarteten Schema entsprechen. Nicht übereinstimmende Datentypen, fehlende Spalten oder zusätzliche Felder können Probleme verursachen.

- Beispiel: Angenommen, Sie laden Verkaufsdaten in eine relationale Datenbank. Stellen Sie sicher, dass die Spaltennamen und Datentypen mit dem Schema der Zieltabelle übereinstimmen.

3. Datenqualitätsprüfungen:

- Perspektive: Datenqualitätsanalysten konzentrieren sich auf die Identifizierung von Anomalien, Ausreißern und fehlenden Werten.

- Insight: Implementieren Sie Prüfungen für die Datenqualität. Suchen Sie beispielsweise nach fehlenden Werten, Duplikaten oder extremen Ausreißern.

- Beispiel: Validieren Sie in einer Gesundheitspipeline Patientenakten auf fehlende Diagnosecodes oder doppelte Einträge.

4. Referenzielle Integrität:

- Perspektive: Datenbankadministratoren und Anwendungsentwickler legen Wert auf referenzielle Integrität.

- Einblick: Stellen Sie beim Laden von Daten mit Fremdschlüsselbeziehungen sicher, dass referenzierte Schlüssel in den zugehörigen Tabellen vorhanden sind.

- Beispiel: Bestellungen und Kunden laden – überprüfen Sie, ob die Kunden-ID jeder Bestellung einem vorhandenen Kunden entspricht.

5. Unit-Tests für ETL-Pipelines:

- Perspektive: Entwickler, die ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) erstellen, müssen ihren Code validieren.

- Einblick: Schreiben Sie Unit-Tests für Ihre Datentransformationslogik. Testen Sie Randfälle, Transformationen und Aggregationen.

- Beispiel: Wenn Sie den durchschnittlichen Bestellwert berechnen, schreiben Sie Tests, um zu überprüfen, ob die Aggregationslogik korrekt ist.

6. Integrationstests:

- Perspektive: Systemintegratoren oder DevOps-Ingenieure konzentrieren sich auf end-to-End-tests.

- Einblick: Testen Sie die gesamte Datenpipeline – von der Datenextraktion bis zum Laden – anhand repräsentativer Datensätze.

- Beispiel: Simulieren Sie in einer Finanzpipeline reale Szenarien, indem Sie historische Aktienkurse laden und überprüfen, ob die Berechnungen mit den erwarteten Ergebnissen übereinstimmen.

7. Regressionstest:

- Perspektive: Qualitätssicherungsteams stellen sicher, dass Änderungen die bestehende Funktionalität nicht beeinträchtigen.

- Einblick: Immer wenn Sie die Pipeline ändern (z. B. Neue Datenquellen oder Transformationen hinzufügen), führen Sie die Regressionstests erneut aus.

- Beispiel: Überprüfen Sie nach der Verbesserung einer Empfehlungs-Engine, ob vorhandene Empfehlungen konsistent bleiben.

8. Automatisierte vs. Manuelle Validierung:

- Perspektive: Automatisierungsingenieure wägen die Vorteile automatisierter Tests ab.

- Einblick: Automatisieren Sie sich wiederholende Validierungsaufgaben, um Fehler frühzeitig zu erkennen. Für differenzierte Kontrollen bleibt die manuelle Inspektion jedoch weiterhin wertvoll.

- Beispiel: Schemavalidierung automatisieren, Beispieldatensätze jedoch manuell auf Datenqualitätsprobleme überprüfen.

Denken Sie daran, dass Validierung und Tests iterative Prozesse sind. Wenn Sie auf neue Datenquellen oder Geschäftsanforderungen stoßen, passen Sie Ihre Validierungsstrategien entsprechend an. Indem Sie die Datenkorrektheit während des Ladevorgangs sicherstellen, tragen Sie zu zuverlässigen und vertrauenswürdigen Pipelines bei.

Sicherstellung der Datenintegrität und korrektheit während des Ladevorgangs - Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL

9. Tipps für effizientes Laden der Pipeline und Aufrechterhaltung der Datenqualität

## Die Bedeutung einer effizienten Pipeline-Beladung

Eine effiziente Pipeline-Beladung ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung:

- Zeiteffizienz: Schnelleres Laden von Daten bedeutet schnellere Erkenntnisse und kürzere Zeit bis zur Entscheidung. Unabhängig davon, ob es sich um Echtzeitdaten oder Stapelverarbeitung handelt, wirkt sich die Optimierung der Ladezeiten direkt auf die Gesamtleistung der Pipeline aus.

- Ressourcennutzung: Effizientes Laden minimiert den Ressourcenverbrauch (CPU, Speicher, I/O) während der Datenaufnahme. Dies ist insbesondere in Cloud-Umgebungen relevant, in denen die Kosten an die Ressourcennutzung gebunden sind.

- Datenqualität: Richtige Ladetechniken tragen zur Datenqualität bei. Durch die Sicherstellung, dass die Daten korrekt transformiert, validiert und geladen werden, werden nachgelagerte Probleme vermieden.

## Einblicke aus verschiedenen Perspektiven

### 1. Dateningenieure:

Dateningenieure spielen eine entscheidende Rolle beim Entwurf und der Implementierung von Datenpipelines. Hier sind ihre Best Practices:

- Schema-Design:

- Definieren Sie klare Datenschemata (z. B. Mit Avro, Parquet oder JSON), um die Konsistenz über alle Pipeline-Stufen hinweg aufrechtzuerhalten.

- Nutzen Sie Techniken zur Schemaentwicklung, um sich entwickelnde Datenstrukturen zu bewältigen.

- Partitionierung und Indizierung:

- Partitionieren Sie große Datensätze nach relevanten Spalten (z. B. Datum, Region), um die Abfrageleistung zu optimieren.

- Erstellen Sie geeignete Indizes (z. B. B-Tree, Bitmap), um den Datenabruf zu beschleunigen.

- Komprimierung:

- Verwenden Sie Komprimierungsalgorithmen (z. B. Snappy, Gzip), um den Speicherbedarf zu reduzieren, ohne die Lese-/Schreibgeschwindigkeit zu beeinträchtigen.

### 2. Datenwissenschaftler:

Datenwissenschaftler sind für die Modellierung und Analyse auf saubere, zuverlässige Daten angewiesen. Zu ihren Überlegungen gehören:

- Datenvalidierung:

- Implementieren Sie Datenvalidierungsprüfungen während des Ladens (z. B. Fehlende Werte, Ausreißer, Datentypen).

- Fehlerhafte Datensätze ablehnen oder umwandeln, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten.

- Sampling-Strategien:

- Verwenden Sie beim Umgang mit großen Datensätzen geschichtete Stichproben, um repräsentative Teilmengen für explorative Analysen zu erstellen.

- Ausgleichen des Kompromisses zwischen Stichprobengröße und Genauigkeit.

### 3. Datenbankadministratoren (DBAs):

DBAs verwalten Datenbanksysteme und optimieren die Abfrageleistung. Zu ihren Tipps gehören:

- Massenladen:

- Verwenden Sie Massenladetechniken (z. B. Den Befehl „COPY“ in PostgreSQL), um die Datenaufnahme zu beschleunigen.

- Vermeiden Sie nach Möglichkeit zeilenweise Einfügungen.

- Abfrageoptimierung:

- Optimieren Sie SQL-Abfragen durch die Analyse von Ausführungsplänen und Indizierungsstrategien.

- Überwachen Sie die Abfrageleistung und nehmen Sie bei Bedarf Feinabstimmungen vor.

## Best Practices in Aktion

Lassen Sie uns einige dieser Konzepte anhand von Beispielen veranschaulichen:

1. Partitionierungsbeispiel:

Angenommen, Sie laden tägliche Verkaufsdaten in eine Datenbank. Partitionieren Sie die Tabelle statt einer einzelnen großen Tabelle nach Datum. Abfragen nach bestimmten Daten werden schneller durchgeführt und Sie können alte Partitionen problemlos löschen.

2. Beispiel zur Datenvalidierung:

Stellen Sie sich vor, Sie laden Kundendaten. Überprüfen Sie E-Mail-Adressen und stellen Sie sicher, dass sie dem richtigen Format entsprechen. Ungültige Datensätze ablehnen oder umwandeln (z. B. Durch einen Standardwert ersetzen).

3. Beispiel für Massenladung:

Wenn Sie eine CSV-Datei in eine PostgreSQL-Datenbank laden, verwenden Sie den Befehl „COPY“:

„sql

COPY sales_data FROM '/path/to/sales.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;

Denken Sie daran, dass es sich bei diesen Vorgehensweisen nicht um eine Einheitslösung handelt. Passen Sie sie an Ihren spezifischen Anwendungsfall, Ihr Datenvolumen und Ihre Infrastruktur an. Überprüfen und optimieren Sie Ihre Pipeline regelmäßig, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

Wenn Sie diese Richtlinien befolgen, bauen Sie robuste Datenpipelines auf, die Daten effizient laden und gleichzeitig eine hohe Qualität gewährleisten. Viel Spaß beim Pipelining!

Tipps für effizientes Laden der Pipeline und Aufrechterhaltung der Datenqualität - Pipeline Laden So laden Sie Ihre Pipeline Daten und Ziele mit Tools wie Pandas und SQL