Datenqualität mit großen Erwartungen in Python: Effektive Codebeispiele

In der Datenwissenschaft und -analyse ist die Sicherstellung der Datenqualität äußerst wichtig. Schlechte Datenqualität kann zu irreführenden Erkenntnissen, schlechten Entscheidungen und einem erheblichen Vertrauensverlust in datengesteuerte Prozesse führen. Ein wertvolles Tool, das Datenexperten dabei hilft, hohe Standards der Datengenauigkeit einzuhalten, ist das Great Expectations Framework. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie Great Expectations in Python implementieren. Außerdem werden praktische Codebeispiele bereitgestellt, die Ihnen helfen, die Datenqualität in Ihren Projekten zu verbessern.

Was ist Große Erwartungen?

Great Expectations ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Datenteams bei der Erstellung, Verwaltung und Aufrechterhaltung von Datenqualitätserwartungen unterstützt. Dieses Framework ermöglicht es Benutzern, spezifische Erwartungen an ihre Daten zu definieren und Datensätze anhand dieser Erwartungen zu validieren. Ein wichtiges Merkmal ist die Fähigkeit, Dokumentationen zu erstellen, die Datenqualitätsmetriken effektiv kommunizieren. Durch die Nutzung von Great Expectations können Datenteams sicherstellen, dass ihre Daten nicht nur genau, sondern auch vollständig und zuverlässig sind.

Sie können beispielsweise festlegen, dass eine Spalte eindeutige Werte enthalten muss oder dass eine numerische Spalte innerhalb eines definierten Bereichs liegen muss. Durch die Automatisierung der Validierung dieser Erwartungen können Teams Probleme frühzeitig erkennen und negative Auswirkungen auf Analysen verhindern.

Große Erwartungen wecken

Um Great Expectations in Ihrer Python-Umgebung zu verwenden, können Sie die Bibliothek einfach mit pip installieren:

-->bash
pip install great_expectations

Erstellen Sie nach der Installation ein neues Great Expectations-Projekt, indem Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal ausführen:

-->bash
great_expectations init

Dieser Befehl erstellt in Ihrem aktuellen Arbeitsverzeichnis ein Verzeichnis mit dem Namen „great_expectations“, komplett mit den erforderlichen Dateien und Ordnern für den Einstieg.

Erstellen eines Datenkontexts

Der Datenkontext dient als zentrale Konfiguration für Ihr Great Expectations-Projekt und umfasst alle Konfigurationen, Erwartungen und Datenquellen. Um einen Datenkontext zu erstellen, navigieren Sie zum Verzeichnis „great_expectations“ und führen Sie Folgendes aus:

-->bash
great_expectations datasource new

Während dieser Einrichtung stellen Sie eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen her. Sie können beispielsweise eine Verbindung zu gängigen SQL-Datenbanken herstellen, Daten aus CSV-Dateien lesen oder sogar Daten aus Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3 und Google Cloud Storage abrufen.

Erwartungen definieren

Sobald Ihr Datenkontext eingerichtet ist, können Sie Erwartungen an Ihre Daten festlegen. Angenommen, Sie verfügen über eine CSV-Datei mit Benutzerdaten und möchten überprüfen, ob die Spalte „E-Mail“ gültige E-Mail-Adressen enthält. So definieren Sie diese Erwartung:

-->python
import great_expectations as ge
data = ge.read_csv("path/to/your/user_data.csv")

Erstellen Sie eine neue Expectation Suite

suite = data.create_expectation_suite("user_data_expectations")

Definieren Sie eine Erwartung für die E-Mail-Spalte

data.expect_column_values_to_be_in_set("email", ["valid_email@example.com", "another_valid@example.com"])

In diesem Szenario laden wir Benutzerdaten aus einer CSV-Datei, erstellen eine neue Erwartungssuite und geben an, dass die Spalte „E-Mail“ mit bestimmten gültigen Adressen übereinstimmen soll.

Datenvalidierung

Nachdem Sie Ihre Erwartungen festgelegt haben, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Daten anhand dieser Angaben zu validieren. Verwenden Sie zur Validierung den folgenden Code:

-->python
results = data.validate(expectation_suite_name="user_data_expectations")
print(results)

Die Methode „Validieren“ generiert ein Ergebnisobjekt, das anzeigt, welche Erwartungen erfüllt wurden und welche nicht. Dies ermöglicht eine schnelle Identifizierung etwaiger Bedenken hinsichtlich der Datenqualität.

Dokumentation erstellen

Ein herausragendes Merkmal von Great Expectations ist die Möglichkeit, Ihre festgelegten Erwartungen zu dokumentieren. Diese Dokumentation ist hilfreich, um Datenqualitätsmetriken mit Stakeholdern zu teilen. Um die Dokumentation zu erstellen, führen Sie Folgendes aus:

-->bash
great_expectations suite edit user_data_expectations

Dieser Befehl öffnet eine Weboberfläche zum Anzeigen und Bearbeiten Ihrer Erwartungen. Sie können auch einen statischen HTML-Bericht erstellen, indem Sie Folgendes ausführen:

-->bash
great_expectations docs build

Diese Befehle erstellen gemeinsam ein „docs“ -Verzeichnis, das die generierte Dokumentation enthält und so die Sichtbarkeit für alle Beteiligten verbessert.

A data visualization dashboard showcasing various metrics.

Erweiterte Erwartungen

Große Erwartungen unterstützt eine Reihe von Erwartungen, die über einfache Überprüfungen hinausgehen. Hier sind einige fortgeschrittene Beispiele, die Sie in Betracht ziehen könnten:

Überprüfen von Spaltenwerten anhand eines regulären Ausdrucks

Wenn Sie überprüfen möchten, ob alle E-Mail-Adressen in der Spalte „E-Mail“ gültig sind, können Sie einen regulären Ausdruck anwenden:

-->python
data.expect_column_values_to_match_strictly_regex("email", r"^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$")

Sicherstellen, dass Spaltenwerte eindeutig sind

Um zu bestätigen, dass eine Spalte eindeutige Werte enthält, können Sie die folgende Erwartung verwenden:

-->python
data.expect_column_values_to_be_unique("user_id")

Validieren numerischer Bereiche

Um sicherzustellen, dass eine numerische Spalte, beispielsweise das Alter, innerhalb eines bestimmten Bereichs bleibt, betrachten Sie dieses Beispiel:

-->python
data.expect_column_values_to_be_between("age", min_value=18, max_value=100)

Integration großer Erwartungen in Datenpipelines

Great Expectations lässt sich nahtlos in Ihre Datenpipelines integrieren. Angenommen, Sie verwenden Apache Airflow . Dann können Sie ganz einfach eine Aufgabe erstellen, die Ihre Daten mit Great Expectations validiert. Hier ein einfaches Beispiel:

-->python
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
import great_expectations as ge


def validate_data():
    data = ge.read_csv("path/to/your/user_data.csv")
    results = data.validate(expectation_suite_name="user_data_expectations")
    if not results["success"]:
        raise ValueError("Data validation failed!")

dag = DAG('data_validation_dag', start_date=datetime(2023, 1, 1))

validate_task = PythonOperator(
    task_id='validate_data',
    python_callable=validate_data,
    dag=dag,
)

validate_task

Dieses Snippet definiert einen Airflow-DAG, der eine Aufgabe zur Datenvalidierung definiert. Wenn die Validierung fehlschlägt, wird ein Fehler ausgelöst, der Warnungen oder andere notwendige Aktionen in Ihrer Datenpipeline auslösen kann.

Kontinuierliche Überwachung der Datenqualität

Datenqualität ist kein einmaliger Aufwand, sondern erfordert kontinuierliche Überwachung. Great Expectations bietet Tools, mit denen Sie die Qualität Ihrer Daten kontinuierlich überwachen können. Sie können ein Überwachungssystem einrichten, das Ihre Daten regelmäßig validiert und Sie auf auftretende Probleme aufmerksam macht.

Indem Sie beispielsweise täglich einen Job zur Ausführung Ihrer Validierungsskripte planen, können Sie die Ergebnisse systematisch aufzeichnen. So können Sie Trends in der Datenqualität im Laufe der Zeit verfolgen und Probleme beheben, bevor sie eskalieren.

Zusammenfassung

Durch die Implementierung des Great Expectations-Frameworks in Ihren Python-Projekten können Sie Ihr Datenqualitätsmanagement deutlich verbessern. Durch das Definieren von Erwartungen, die Validierung von Daten und die Erstellung von Dokumentationen stellen Sie sicher, dass Ihre Daten korrekt und vertrauenswürdig bleiben.

Die Codebeispiele in diesem Beitrag bilden eine solide Grundlage für die Nutzung von Great Expectations in Ihren eigenen Initiativen. Bedenken Sie, dass die Aufrechterhaltung der Datenqualität ein fortlaufender Prozess ist und Tools wie Great Expectations von unschätzbarem Wert sind, um hohe Standards für Ihre datengesteuerten Bemühungen zu erreichen.

Wenn Sie „Große Erwartungen“ weiter erforschen, denken Sie darüber nach, es in Ihre Datenpipelines und Überwachungssysteme zu integrieren, um die Vertrauenswürdigkeit Ihrer Daten langfristig zu gewährleisten. Viel Spaß beim Programmieren!