В этом руководстве мы демонстрируем полностью функциональный и модульный рабочий процесс анализа данных, используя библиотеку Lilac, не полагаясь на обработку сигналов. Оно сочетает возможности управления наборами данных Lilac с парадигмой функционального программирования Python для создания чистого, расширяемого рабочего процесса.
Установка необходимых библиотек
Для начала установим необходимые библиотеки с помощью команды `!pip install lilac[all] pandas numpy`. Это обеспечит наличие полного набора Lilac наряду с Pandas и NumPy для удобной обработки и анализа данных. Запустите это в своём ноутбуке перед продолжением.
«`
import json
import uuid
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
from functools import reduce, partial
import lilac as ll
«`
Определение функциональных утилит
«`
def pipe(*functions):
«»»Compose functions left to right (pipe operator)»»»
return lambda x: reduce(lambda acc, f: f(acc), functions, x)
def map_over(func, iterable):
«»»Functional map wrapper»»»
return list(map(func, iterable))
def filter_by(predicate, iterable):
«»»Functional filter wrapper»»»
return list(filter(predicate, iterable))
«`
Создание образца данных
«`
def createsampledata() -> List[Dict[str, Any]]:
«»»Generate realistic sample data for analysis»»»
return [
{«id»: 1, «text»: «What is machine learning?», «category»: «tech», «score»: 0.9, «tokens»: 5},
{«id»: 2, «text»: «Machine learning is AI subset», «category»: «tech», «score»: 0.8, «tokens»: 6},
# … дополнительные элементы …
]
«`
Настройка проекта Lilac
«`
def setuplilacproject(project_name: str) -> str:
«»»Initialize Lilac project directory»»»
projectdir = f»./{projectname}-{uuid.uuid4().hex[:6]}»
Path(projectdir).mkdir(existok=True)
ll.setprojectdir(project_dir)
return project_dir
«`
Создание набора данных из данных
«`
def createdatasetfrom_data(name: str, data: List[Dict]) -> ll.Dataset:
«»»Create Lilac dataset from data»»»
# … код для создания набора данных …
«`
Извлечение данных в виде pandas DataFrame
«`
def extract_dataframe(dataset: ll.Dataset, fields: List[str]) -> pd.DataFrame:
«»»Extract data as pandas DataFrame»»»
return dataset.to_pandas(fields)
«`
Применение функциональных фильтров
«`
def applyfunctionalfilters(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
«»»Apply various filters and return multiple filtered versions»»»
# … код для применения фильтров …
«`
Анализ качества данных
«`
def analyzedataquality(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
«»»Analyze data quality metrics»»»
return {
‘total_records’: len(df),
# … дополнительные метрики …
}
«`
Создание функций преобразования данных
«`
def createdatatransformations() -> Dict[str, callable]:
«»»Create various data transformation functions»»»
return {
‘normalizescores’: lambda df: df.assign(normscore=df[‘score’] / df[‘score’].max()),
# … дополнительные функции преобразования …
}
«`
Применение преобразований
«`
def applytransformations(df: pd.DataFrame, transformnames: List[str]) -> pd.DataFrame:
«»»Apply selected transformations»»»
# … код для применения преобразований …
«`
Экспорт отфильтрованных данных
«`
def exportfiltereddata(filtereddatasets: Dict[str, pd.DataFrame], outputdir: str) -> None:
«»»Export filtered datasets to files»»»
# … код для экспорта данных …
«`
Основной аналитический конвейер
«`
def mainanalysispipeline():
«»»Main analysis pipeline demonstrating functional approach»»»
# … основной код конвейера …
«`
В этом руководстве мы продемонстрировали, как создать функциональный рабочий процесс анализа данных с помощью Lilac. Мы использовали функциональное программирование для создания чистого и расширяемого рабочего процесса. Этот подход позволяет строить модульные, масштабируемые и выразительные конвейеры, охватывающие все критические этапы анализа данных.
1. Какие библиотеки и инструменты используются в данном руководстве для анализа данных?
Ответ: В данном руководстве используется библиотека Lilac, а также Pandas и NumPy для обработки и анализа данных.
2. Какие функциональные утилиты определены в руководстве для работы с данными?
Ответ: В руководстве определены следующие функциональные утилиты: `pipe` (композиция функций), `mapover` (обёртка для `map`), `filterby` (обёртка для `filter`).
3. Какие этапы включает в себя основной аналитический конвейер, продемонстрированный в руководстве?
Ответ: Основной аналитический конвейер включает в себя следующие этапы: создание образца данных, настройка проекта Lilac, создание набора данных из данных, извлечение данных в виде pandas DataFrame, применение функциональных фильтров, анализ качества данных, создание функций преобразования данных, применение преобразований, экспорт отфильтрованных данных.
4. Какие функции используются для создания и применения преобразований данных?
Ответ: Для создания функций преобразования данных используется функция `createdatatransformations`, а для применения преобразований — функция `apply_transformations`.
5. Какие инструменты и методы используются для экспорта отфильтрованных данных?
Ответ: Для экспорта отфильтрованных данных используется функция `exportfiltereddata`, которая экспортирует отфильтрованные наборы данных в файлы.