使用 Python 深入数据工程：综合指南-Python教程-PHP中文网

Diving Deep into Data Engineering with Python: A Comprehensive Guide

在当今数据驱动的世界中，许多决策都是根据数据做出的，对数据工程概念的良好理解至关重要。它通常涉及将来自在线应用程序（Web/移动）的数据记录到数据存储系统中，然后设置 ETL（提取、转换、加载），最后构建可视化以进行深入的数据分析，以了解业务或应用程序的运行情况。 Python 凭借其多功能性和丰富的库，已成为许多数据工程师的首选语言。

本文将涵盖使用 Python 进行数据工程的关键方面，回顾基本概念、库和一些实际应用程序。

1. 数据工程的核心概念

数据摄取：
- 从各种来源（例如数据库、API、社交媒体和物联网设备）收集数据的过程。
- 技巧：
  - 批处理（适用于大型静态数据集）
  - 流处理（用于实时数据）
  - 更改数据捕获（用于增量更新）
- 工具： Apache Kafka、Apache Flume、Debezium。
数据转换：
- 清理、转换和丰富原始数据以使其适合分析的过程。
- 技巧：
  - 数据清理（处理缺失值、异常值、不一致）
  - 数据集成（合并多个来源的数据）
  - 数据丰富（添加外部数据）
- 工具： Apache Spark、Pandas、PySpark、Dataflow。
数据存储：
- 以合适的格式存储转换后的数据以进行高效检索和分析的过程。
- 技巧：
  - 数据仓库（用于分析工作负载）
  - 数据湖（用于存储原始数据和处理后的数据）
  - NoSQL 数据库（用于灵活的数据模型）
- 工具： Amazon S3、Google Cloud Storage、Apache Hive、Cassandra。
数据质量：
- 确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
- 技术：数据分析、数据验证、数据监控。
- 工具：远大的期望，Apache Airflow。
数据管道：
- 自动化工作流程，协调数据从源到目的地的移动和转换。
- 技术： ETL（提取、转换、加载）、ELT（提取、加载、转换）。
- 工具： Apache Airflow、Prefect、Luigi。

2. 数据工程的基本 Python 库

熊猫：

用于数据操作和分析的强大库。提供Series和DataFrame等数据结构，实现高效的数据清理、转换和聚合。
示例：

import pandas as pd

# Load data from CSV
df = pd.read_csv('data.csv')

# Clean data
df = df.dropna() 
df = df[df['age'] >= 18]

# Transform data
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

# Save data to CSV
df.to_csv('processed_data.csv', index=False)

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NumPy：
- 提供对数值计算的支持，包括数组、矩阵和数学函数。对于对数据执行复杂的数学运算至关重要。
- 示例：
```
import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data) 
```
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Scikit 学习：
- 用于机器学习的综合库，包括数据预处理、模型选择和评估。对于在工程数据上构建预测模型很有用。
- 示例：
```
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
```
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PySpark：

Python 中的 Apache Spark 接口。实现对大型数据集的分布式数据处理和分析。
示例：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()

# Load data from Parquet
df = spark.read.parquet("data.parquet")

# Perform aggregation
result = df.groupBy("category").sum("amount") 

# Save results
result.write.csv("output.csv")

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远大的期望：

用于数据质量验证和文档的库。帮助定义和强制执行对数据的期望，确保整个数据管道中的数据完整性。
示例：

from great_expectations.core import ExpectationSuite

suite = ExpectationSuite("my_suite")
suite.add_expectation("expect_column_values_to_be_between", column="age", min_value=0, max_value=120)

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阿帕奇气流：

用于将工作流程编程为有向无环图 (DAG) 的平台。启用调度、监控和触发数据管道。
示例：

import pandas as pd

# Load data from CSV
df = pd.read_csv('data.csv')

# Clean data
df = df.dropna() 
df = df[df['age'] >= 18]

# Transform data
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

# Save data to CSV
df.to_csv('processed_data.csv', index=False)

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