Erkunden von Datenqualitäts-Frameworks: Große Erwartungen, Pandas-Profiling und Pydantic in Python

Die Sicherstellung der Datenqualität ist entscheidend für erfolgreiche Analysen, KI und Geschäftsentscheidungen. Schlechte Datenqualität kann zu irreführenden Erkenntnissen, Ressourcenverschwendung und Projektfehlern führen. Um diese Herausforderungen zu meistern, wurden verschiedene Python-Frameworks entwickelt, die Datenexperten bei der Einhaltung hoher Qualitätsstandards unterstützen. In diesem Beitrag stellen wir drei dieser Tools vor: Great Expectations, Pandas Profiling und Pydantic . Wir untersuchen ihre Funktionen und Anwendungsfälle und liefern praktische Codebeispiele, um ihre Effektivität zu demonstrieren.

Große Erwartungen

Datenqualität: Große Erwartungen erkunden

Great Expectations ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Datenteams dabei unterstützt, die Datenqualität durch die Festlegung klarer Erwartungen zu gewährleisten. Diese Erwartungen dienen als Aussagen über die Daten, beispielsweise ob eine Spalte eindeutige Werte enthalten soll oder ob ein bestimmter Prozentsatz der Werte ungleich Null ist. Mit Great Expectations können Benutzer diese Erwartungen effizient definieren, dokumentieren und validieren und so Probleme mit der Datenqualität frühzeitig erkennen.

Bemerkenswerte Merkmale von Große Erwartungen

• Erwartungspakete : Organisieren Sie verwandte Erwartungen gemeinsam, um die Verwaltung und Überprüfung zu optimieren.

  
  

• Datendokumentation : Erstellen Sie automatisch eine umfassende Dokumentation, die Ihre Datenerwartungen umreißt und so die Zusammenarbeit im Team verbessert.

  
  

• Integration : Funktioniert nahtlos mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich SQL-Datenbanken, Pandas DataFrames und Cloud-Speichersystemen.

  
  

Praktisches Beispiel

Stellen Sie sich ein Datenteam vor, das eine Kundendatenbank verwaltet. Es muss sicherstellen, dass die E-Mail-Adressen gültig und eindeutig sind. Mithilfe von „Great Expectations“ kann es spezifische Erwartungen für die E-Mail-Spalte definieren, wie im folgenden Code gezeigt:

# /usr/bin/env python
import great_expectations as ge

Laden Sie Ihre Daten

data = ge.read_csv("customer_data.csv")

Erstellen Sie eine Erwartungssuite

suite = data.expectation_suite

Erwartungen definieren

data.expect_column_values_to_be_unique("email")
data.expect_column_values_to_match_strftime_format("created_at", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

Validieren der Daten

results = data.validate(expectation_suite=suite)
print(results)

Eine erfolgreiche Validierung könnte beispielsweise zeigen, dass 98 % der E-Mail-Adressen eindeutig sind, was auf eine starke Datenstruktur hindeutet.

Pandas-Datenprofilierung

Datenqualität: Pandas-Profiling verstehen

Pandas Profiling ist ein leistungsstarkes Tool zur Bewertung der Datenqualität. Es generiert einen ausführlichen Bericht eines Pandas DataFrames, der Einblicke in dessen Struktur und Verteilung bietet und potenzielle Probleme aufzeigt. Dieses Framework eignet sich besonders für die explorative Datenanalyse (EDA), da es Datenwissenschaftlern ermöglicht, die Eigenschaften ihrer Datensätze schnell zu erfassen.

Schlüsselattribute der Pandas-Profilerstellung

• Deskriptive Statistik : Berechnet automatisch wichtige Statistiken wie Mittelwert, Median und Standardabweichung für jede Spalte und bietet so einen quantitativen Überblick über den Datensatz.

  
  

• Datenvisualisierungen : Generiert visuelle Elemente wie Histogramme, Korrelationsmatrizen und Heatmaps mit fehlenden Werten, um Muster und Anomalien zu erkennen.

  
  

• HTML-Berichterstellung : Erstellt einen interaktiven HTML-Bericht, der eine einfache Freigabe an Stakeholder ermöglicht und so die gemeinsame Entscheidungsfindung unterstützt.

  
  

Praktisches Beispiel

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Datenanalyst einen neuen Datensatz mit Verkaufsinformationen auswerten muss. Er benötigt eine schnelle Bewertung, um Probleme mit der Datenqualität zu identifizieren. Mit Pandas Profiling kann er ganz einfach einen Bericht erstellen, wie unten dargestellt:

# /usr/bin/env python
import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

Laden Sie Ihre Daten

data = pd.read_csv("sales_data.csv")

Erstellen eines Profilberichts

profile = ProfileReport(data, title="Sales Data Profiling Report", explorative=True)

Speichern Sie den Bericht in einer HTML-Datei

profile.to_file("sales_data_report.html")

Der resultierende HTML-Bericht könnte zeigen, dass 15 % der Verkaufsdaten fehlende Werte enthalten und starke Zusammenhänge zwischen Preisstrategien und Verkaufsvolumen aufzeigen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für datenbasierte Entscheidungen.

Datenqualität: Pydantic begreifen

Pydantic ist eine Bibliothek zur Datenvalidierung und Einstellungsverwaltung, die durch Typannotationen die Datenqualität sicherstellt. Entwickler können Datenmodelle definieren und so sicherstellen, dass eingehende Daten den angegebenen Typen und Einschränkungen entsprechen. Dieses Tool eignet sich besonders für die Validierung von Benutzereingaben oder API-Daten und ist somit ein wichtiger Bestandteil robuster Anwendungen.

Hauptvorteile von Pydantic

• Datenvalidierung : Überprüft Daten automatisch anhand definierter Typen und gibt bei ungültigen Einträgen einen Fehler aus.

  
  

• Typanmerkungen : Verwendet die Typhinweise von Python zum Erstellen von Datenmodellen und verbessert so die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes.

  
  

• Serialisierung : Erleichtert die Serialisierung und Deserialisierung von Datenmodellen in und aus JSON und verbessert so die Anwendbarkeit für Webanwendungen.

  
  

Praktisches Beispiel

Stellen Sie sich eine Webanwendung vor, die Benutzerregistrierungsdaten sammelt und deren Gültigkeit vor der Verarbeitung voraussetzt. Entwickler können das Benutzermodell mit Pydantic wie unten gezeigt definieren:

# /usr/bin/env python
from pydantic import BaseModel, EmailStr, constr

class User(BaseModel):
    username: constr(min_length=3, max_length=50)
    email: EmailStr
    age: int

Beispiel-Benutzerdaten

user_data = {
    "username": "john_doe",
    "email": "john.doe@example.com",
    "age": 30
}

Validieren der Benutzerdaten

user = User(user_data)
print(user)

In diesem Fall gibt Pydantic einen Fehler aus, wenn ein Benutzername kürzer als drei Zeichen ist oder die E-Mail nicht korrekt formatiert ist. Diese proaktive Validierung trägt dazu bei, die Datenintegrität bereits bei der Benutzereingabe zu gewährleisten.

Frameworks im Vergleich

Während Great Expectations, Pandas Profiling und Pydantic alle auf die Verbesserung der Datenqualität abzielen, erfüllen sie unterschiedliche Rollen und Anwendungsfälle:

• Große Erwartungen : Am besten geeignet für die Validierung von Daten anhand vordefinierter Erwartungen in Datenpipelines . Ideal für Teams, die sich während des gesamten Lebenszyklus auf die Datenqualität konzentrieren.

  
  

• Pandas Profiling : Hervorragend geeignet für die explorative Datenanalyse, da es einen schnellen Überblick über die Dateneigenschaften bietet. Besonders nützlich für Datenanalysten in den ersten Phasen der Datenexploration .

  
  

• Pydantic : Konzentriert sich auf Datenvalidierung und -verwaltung und ist daher unverzichtbar für Anwendungen , die eine strenge Datenbestätigung erfordern, insbesondere in Webumgebungen .

  
  

Abschließende Gedanken

Die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität ist entscheidend für präzise Erkenntnisse und fundierte Entscheidungen. Great Expectations, Pandas Profiling und Pydantic zeichnen sich als leistungsstarke Python-Frameworks aus, die die Datenqualitätsstandards erhöhen können. Durch die Integration dieser Tools in ihre Arbeitsabläufe können Teams Datenprobleme frühzeitig verhindern, ihre Datenprozesse optimieren und bessere Ergebnisse erzielen.

Da Komplexität und Datenvolumen stetig zunehmen, sind Investitionen in effektive Datenqualitäts-Frameworks für Unternehmen, die ihre Daten optimal nutzen möchten, von entscheidender Bedeutung. Ob es um die Validierung von Daten in einer Pipeline, die Erkundung neuer Datensätze oder die Sicherstellung der Genauigkeit von Benutzereingaben geht – diese Frameworks statten Datenexperten mit den notwendigen Tools aus, um Integrität und Qualität zu wahren.

Ansicht eines Datenvisualisierungsdiagramms auf Augenhöhe auf einem Computerbildschirm

Durch die Einführung von Great Expectations, Pandas Profiling und Pydantic können Sie Ihre Datenqualitätspraktiken erheblich verbessern und den Weg für erfolgreiche Projekte ebnen.