Explorando marcos de calidad de datos: Grandes expectativas, creación de perfiles con Pandas y Pydantic en Python

Garantizar la calidad de los datos es vital para el éxito de los análisis, la IA y las decisiones empresariales. Una calidad deficiente de los datos puede generar información errónea, desperdicio de recursos y fracasos en los proyectos. Para afrontar estos desafíos, se han desarrollado varios frameworks de Python que ayudan a los profesionales de datos a mantener altos estándares de calidad. En esta publicación, analizaremos en profundidad tres de estas herramientas: Great Expectations, Pandas Profiling y Pydantic . Examinaremos sus características, casos de uso y proporcionaremos ejemplos prácticos de código para demostrar su eficacia.

Grandes esperanzas

Calidad de datos: explorando grandes expectativas

Great Expectations es una biblioteca de Python de código abierto creada para ayudar a los equipos de datos a garantizar la calidad de los datos mediante el establecimiento de expectativas claras. Estas expectativas sirven como afirmaciones sobre los datos, por ejemplo, si una columna debe contener valores únicos o si un porcentaje específico de valores no es nulo. Al utilizar Great Expectations, los usuarios pueden definir, documentar y validar estas expectativas de forma eficiente, lo que permite la detección temprana de problemas de calidad de los datos.

Características notables de Grandes esperanzas

• Suites de expectativas : organice las expectativas relacionadas juntas para agilizar la gestión y la revisión.

  
  

• Documentación de datos : genere automáticamente documentación completa que describa sus expectativas de datos, mejorando la colaboración en equipo.

  
  

• Integración : funciona sin problemas con varias fuentes de datos, incluidas bases de datos SQL, Pandas DataFrames y sistemas de almacenamiento en la nube.

  
  

Ejemplo práctico

Imagine un equipo de datos que gestiona una base de datos de clientes. Necesitan verificar que las direcciones de correo electrónico sean válidas y únicas. Mediante Great Expectations, pueden definir expectativas específicas para la columna de correo electrónico, como se muestra en el código a continuación:

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

Carga tus datos

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

Crear un conjunto de expectativas

suite = data.expectation_suite

Definir expectativas

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

Validar los datos

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

Por ejemplo, una validación exitosa podría mostrar que el 98% de las direcciones de correo electrónico son únicas, lo que indica una estructura de datos sólida.

Perfiles de datos de Pandas

Calidad de los datos: comprensión de la creación de perfiles de Pandas

Pandas Profiling es una potente herramienta para evaluar la calidad de los datos. Genera un informe exhaustivo de un DataFrame de Pandas, que ofrece información sobre su estructura y distribución, e identifica posibles problemas. Este marco es especialmente beneficioso para el análisis exploratorio de datos (EDA), ya que permite a los científicos de datos comprender rápidamente las características de sus conjuntos de datos.

Atributos clave del perfil de Pandas

• Estadísticas descriptivas : calcula automáticamente estadísticas clave, como la media, la mediana y la desviación estándar para cada columna, proporcionando una descripción general cuantitativa del conjunto de datos.

  
  

• Visualizaciones de datos : genera elementos visuales como histogramas, matrices de correlación y mapas de calor de valores faltantes para ayudar a detectar patrones y anomalías.

  
  

• Generación de informes HTML : crea un informe HTML interactivo que permite compartirlo fácilmente con las partes interesadas, lo que ayuda en la toma de decisiones colaborativa.

  
  

Ejemplo práctico

Imaginemos un escenario en el que un analista de datos necesita evaluar un nuevo conjunto de datos con información de ventas. Necesita una evaluación rápida para identificar problemas de calidad de los datos. Con Pandas Profiling, puede generar fácilmente un informe, como se ilustra a continuación:

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

Carga tus datos

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

Generar un informe de perfil

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

Guardar el informe en un archivo HTML

profile.to_file("sales_data_report.html")

El informe HTML resultante podría revelar que el 15 % de los registros de ventas contienen valores faltantes y destacar fuertes correlaciones entre las estrategias de precios y el volumen de ventas. Esta información es crucial para tomar decisiones basadas en datos.

Calidad de los datos: Entendiendo Pydantic

Pydantic es una biblioteca de validación de datos y gestión de configuraciones que ayuda a garantizar la calidad de los datos mediante anotaciones de tipos. Permite a los desarrolladores definir modelos de datos, garantizando que los datos entrantes cumplan con los tipos y restricciones especificados. Esta herramienta es especialmente útil para validar las entradas del usuario o los datos de la API, lo que la convierte en un componente crucial de las aplicaciones robustas.

Beneficios clave de Pydantic

• Validación de datos : verifica automáticamente los datos contra los tipos definidos y genera errores para cualquier entrada no válida.

  
  

• Anotaciones de tipo : utiliza las sugerencias de tipo de Python para crear modelos de datos, mejorando la legibilidad y la facilidad de mantenimiento del código.

  
  

• Serialización : facilita la serialización y deserialización de modelos de datos hacia y desde JSON, mejorando su aplicabilidad para aplicaciones web.

  
  

Ejemplo práctico

Imagine una aplicación web que recopila datos de registro de usuarios y requiere que estos sean válidos antes de procesarlos. Los desarrolladores pueden definir el modelo de usuario usando Pydantic, como se muestra a continuación:

# /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

Ejemplo de datos de usuario

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

Validar los datos del usuario

user = User(user_data)
print(user)

En este caso, si un nombre de usuario tiene menos de tres caracteres o si el correo electrónico no tiene el formato correcto, Pydantic generará un error. Esta validación proactiva ayuda a mantener la integridad de los datos desde la fase de entrada del usuario.

Marcos en comparación

Si bien Great Expectations, Pandas Profiling y Pydantic tienen como objetivo mejorar la calidad de los datos, cumplen funciones y casos de uso distintos:

• Grandes Expectativas : Ideal para validar datos según expectativas predefinidas en pipelines de datos. Ideal para equipos que priorizan la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida.

  
  

• Perfiles de Pandas : Excelente para el análisis exploratorio de datos, ya que proporciona una visión general rápida de sus características. Especialmente útil para analistas de datos durante las fases iniciales de exploración .

  
  

• Pydantic : se centra en la validación y gestión de datos , lo que lo hace esencial para aplicaciones que necesitan una confirmación estricta de datos, especialmente en entornos web .

  
  

Reflexiones finales

Mantener una alta calidad de los datos es fundamental para obtener información precisa y tomar decisiones acertadas. Great Expectations, Pandas Profiling y Pydantic destacan como potentes frameworks de Python que pueden elevar los estándares de calidad de los datos. Al integrar estas herramientas en sus flujos de trabajo, los equipos pueden prevenir problemas de datos de forma temprana, optimizar sus procesos de datos y obtener mejores resultados.

A medida que la complejidad y el volumen de los datos siguen creciendo, invertir en marcos de calidad de datos eficaces será clave para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo sus datos. Ya sea para validar datos en un pipeline, explorar nuevos conjuntos de datos o garantizar la precisión de las entradas de los usuarios, estos marcos proporcionan a los profesionales de datos las herramientas necesarias para mantener la integridad y la calidad.

Vista a la altura de los ojos de un gráfico de visualización de datos en una pantalla de computadora

Al adoptar Great Expectations, Pandas Profiling y Pydantic, puede mejorar significativamente sus prácticas de calidad de datos y allanar el camino para proyectos exitosos.