Explorando Frameworks de Qualidade de Dados: Great Expectations, Pandas Profiling e Pydantic em Python

Garantir a qualidade dos dados é vital para o sucesso de análises, IA e decisões de negócios. Dados de baixa qualidade podem levar a insights enganosos, desperdício de recursos e falhas em projetos. Para enfrentar esses desafios, diversas estruturas Python foram desenvolvidas para auxiliar profissionais de dados a manter altos padrões de qualidade. Neste post, abordaremos três dessas ferramentas: Great Expectations, Pandas Profiling e Pydantic . Examinaremos seus recursos, casos de uso e forneceremos exemplos práticos de código para demonstrar sua eficácia.

Grandes Esperanças

Qualidade de dados: explorando grandes expectativas

Great Expectations é uma biblioteca Python de código aberto criada para ajudar equipes de dados a manter a qualidade dos dados, estabelecendo expectativas claras. Essas expectativas servem como afirmações sobre os dados, como se uma coluna deve conter valores únicos ou se uma porcentagem específica de valores não é nula. Ao utilizar o Great Expectations, os usuários podem definir, documentar e validar essas expectativas de forma eficiente, permitindo a detecção precoce de problemas de qualidade dos dados.

Características notáveis de Grandes Esperanças

• Suítes de expectativas : organize expectativas relacionadas para otimizar o gerenciamento e a revisão.

  
  

• Documentação de dados : gere automaticamente documentação abrangente que descreve suas expectativas de dados, melhorando a colaboração da equipe.

  
  

• Integração : funciona perfeitamente com várias fontes de dados, incluindo bancos de dados SQL, Pandas DataFrames e sistemas de armazenamento em nuvem.

  
  

Exemplo prático

Imagine uma equipe de dados gerenciando um banco de dados de clientes. Eles precisam verificar se os endereços de e-mail são válidos e únicos. Usando o Great Expectations, eles podem definir expectativas específicas para a coluna de e-mail, conforme mostrado no código abaixo:

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

Carregue seus dados

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

Crie um 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 os dados

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

Por exemplo, uma validação bem-sucedida pode mostrar que 98% dos endereços de e-mail são exclusivos, indicando uma estrutura de dados forte.

Criação de perfil de dados do Pandas

Qualidade de dados: Compreendendo o perfil do Pandas

O Pandas Profiling é uma ferramenta poderosa para avaliar a qualidade dos dados. Ele gera um relatório completo de um Pandas DataFrame, oferecendo insights sobre sua estrutura, distribuição e destacando possíveis problemas. Essa estrutura é especialmente benéfica para a análise exploratória de dados (EDA), permitindo que cientistas de dados compreendam rapidamente as características de seus conjuntos de dados.

Principais atributos do perfil do Pandas

• Estatísticas descritivas : calcula automaticamente estatísticas importantes, como média, mediana e desvio padrão para cada coluna, fornecendo uma visão geral quantitativa do conjunto de dados.

  
  

• Visualizações de dados : gera recursos visuais como histogramas, matrizes de correlação e mapas de calor de valores ausentes para ajudar a identificar padrões e anomalias.

  
  

• Geração de relatórios HTML : cria um relatório HTML interativo que permite fácil compartilhamento com as partes interessadas, auxiliando na tomada de decisões colaborativas.

  
  

Exemplo prático

Considere um cenário em que um analista de dados precisa avaliar um novo conjunto de dados com informações de vendas. Ele deseja uma avaliação rápida para identificar problemas de qualidade dos dados. Usando o Pandas Profiling, ele pode gerar um relatório facilmente, conforme ilustrado abaixo:

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

Carregue seus dados

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

Gerar um relatório de perfil

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

Salvar o relatório em um arquivo HTML

profile.to_file("sales_data_report.html")

O relatório HTML resultante pode revelar que 15% dos registros de vendas contêm valores ausentes e destacar fortes correlações entre estratégias de precificação e volume de vendas. Essa percepção é crucial para a tomada de decisões baseadas em dados.

Qualidade de Dados: Compreendendo o Pydantic

Pydantic é uma biblioteca de validação de dados e gerenciamento de configurações que ajuda a garantir a qualidade dos dados por meio de anotações de tipo. Ela permite que desenvolvedores definam modelos de dados, garantindo que os dados recebidos estejam em conformidade com os tipos e restrições especificados. Esta ferramenta é particularmente valiosa para validar entradas de usuários ou dados de API, tornando-se um componente crucial de aplicativos robustos.

Principais benefícios do Pydantic

• Validação de dados : verifica automaticamente os dados em relação aos tipos definidos, gerando erros para quaisquer entradas inválidas.

  
  

• Anotações de tipo : utiliza dicas de tipo do Python para criar modelos de dados, melhorando a legibilidade e a manutenção do código.

  
  

• Serialização : facilita a serialização e desserialização de modelos de dados de e para JSON, melhorando sua aplicabilidade para aplicativos da web.

  
  

Exemplo prático

Imagine uma aplicação web que coleta dados de registro de usuários, exigindo que os dados sejam válidos antes do processamento. Os desenvolvedores podem definir o modelo de usuário usando o Pydantic, conforme mostrado abaixo:

# /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

Exemplo de dados do usuário

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

Validar os dados do usuário

user = User(user_data)
print(user)

Nesse caso, se o nome de usuário tiver menos de três caracteres ou se o e-mail não estiver formatado corretamente, o Pydantic gerará um erro. Essa validação proativa ajuda a manter a integridade dos dados desde a fase de entrada do usuário.

Estruturas em Comparação

Embora Great Expectations, Pandas Profiling e Pydantic visem melhorar a qualidade dos dados, eles desempenham funções e casos de uso distintos:

• Great Expectations : ideal para validar dados em relação a expectativas predefinidas em pipelines de dados. Ideal para equipes focadas na qualidade dos dados ao longo do ciclo de vida.

  
  

• Pandas Profiling : Excelente para análise exploratória de dados, fornecendo uma visão geral rápida das características dos dados. Particularmente útil para analistas de dados durante as fases iniciais de exploração de dados .

  
  

• Pydantic : foca na validação e gerenciamento de dados , tornando-o essencial para aplicativos que precisam de confirmação rigorosa de dados, especialmente em ambientes web .

  
  

Considerações finais

Manter a alta qualidade dos dados é fundamental para insights precisos e tomadas de decisão acertadas. Great Expectations, Pandas Profiling e Pydantic se destacam como frameworks Python poderosos que podem elevar os padrões de qualidade dos dados. Ao integrar essas ferramentas aos seus fluxos de trabalho, as equipes podem prevenir problemas com dados precocemente, aprimorar seus processos de dados e alcançar melhores resultados.

À medida que a complexidade e o volume de dados aumentam, investir em estruturas eficazes de qualidade de dados será fundamental para organizações que buscam aproveitar ao máximo seus dados. Seja validando dados em um pipeline, explorando novos conjuntos de dados ou garantindo a precisão das entradas do usuário, essas estruturas equipam os profissionais de dados com as ferramentas necessárias para manter a integridade e a qualidade.

Visão ao nível dos olhos de um gráfico de visualização de dados em uma tela de computador

Ao adotar Great Expectations, Pandas Profiling e Pydantic, você pode melhorar significativamente suas práticas de qualidade de dados e abrir caminho para projetos bem-sucedidos.