Pandas vs SQL. ¿Cuándo Los Científicos de Datos Deben Usar Uno Sobre el Otro?

Matt Przybyla
Jul 23, 2021

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Pandas vs SQL. ¿Cuándo Los Científicos de Datos Deben Usar Uno Sobre el Otro?

Jul 23, 2021 6 minutes read

Una inmersión en los beneficios de cada herramienta

Tabla de Contenido

  1. Introducción
  2. Pandas
  3. SQL
  4. Resumen

Introducción


Ambas herramientas son importantes no sólo para los científicos de datos, sino también para los que ocupan puestos similares como los de análisis de datos e inteligencia empresarial. Dicho esto, ¿cuándo deberían los científicos de datos utilizar específicamente pandas en lugar de SQL y viceversa? En algunas situaciones, puede salirse con la suya utilizando sólo SQL, y otras veces, pandas es mucho más fácil de usar, especialmente para los científicos de datos que se centran en la investigación en un entorno de Jupyter Notebook. A continuación, voy a discutir cuando se debe utilizar SQL y cuando se debe utilizar pandas. Ten en cuenta que ambas herramientas tienen casos de uso específicos, pero hay muchas veces en las que su funcionalidad se solapa, y eso es lo que compararé a continuación también.


Pandas



Photo by Kalen Kemp on Unsplash [2].

Pandas [3] es una herramienta de análisis de datos de código abierto en el lenguaje de programación Python. El beneficio de pandas comienza cuando ya se tiene el conjunto de datos principal, generalmente a partir de una consulta SQL. Esta diferencia principal puede significar que las dos herramientas están separadas, sin embargo, también puedes realizar varias de las mismas funciones en cada herramienta respectiva, por ejemplo, puedes crear nuevas características a partir de columnas existentes en pandas, quizás más fácil y rápido que en SQL.

Es importante señalar que no estoy comparando lo que Pandas hace que SQL no puede hacer y viceversa. Estaré escogiendo la herramienta que puede hacer la función de manera más eficiente o preferible para el trabajo de ciencia de datos - en mi opinión, desde la experiencia personal.

Aquí hay momentos en los que el uso de pandas es más beneficioso que SQL - mientras que también tiene la misma funcionalidad que SQL:

  • crear campos calculados a partir de características existentes

Cuando se incorpora una consulta SQL más compleja, a menudo se incorporan también subconsultas para dividir valores de diferentes columnas. En pandas se pueden dividir las características de forma mucho más sencilla como la siguiente:

df["new_column"] = df["first_column"]/df["second_column"]

El código anterior muestra cómo se pueden dividir dos columnas separadas, y asignar esos valores a una nueva columna - en este caso, se está realizando la creación de características en todo el conjunto de datos o marco de datos. Puede utilizar esta función tanto en la exploración de características como en la ingeniería de características en el proceso de la ciencia de datos.

  • grouping by

También en referencia a las subconsultas, agrupar por en SQL puede llegar a ser bastante complejo y requerir líneas y líneas de código que pueden ser visualmente abrumadoras. En pandas, se puede agrupar simplemente por una línea de código. No me refiero a la agrupación por al final de una simple consulta select from table, sino a una donde hay múltiples subconsultas involucradas.

df.groupby(by="first_column").mean()

El resultado sería devolver la media de la primera columna para cada columna del marco de datos. Hay muchas otras formas de utilizar esta función de agrupación, que se describen muy bien en la documentación de pandas enlazada a continuación.

  • checking data types

En SQL, a menudo tendrá que fundir los tipos, pero a veces puede ser un poco más claro ver la forma en que pandas presenta los tipos de datos en un formato vertical, en lugar de desplazarse a través de una salida horizontal en SQL. Algunos ejemplos de tipos de datos devueltos son int64, float64, datetime64[ns], y object.

df.dtypes

Aunque todas estas son funciones bastante simples de pandas y SQL, en SQL son particularmente complicadas, y a veces son mucho más fáciles de implementar en un dataframe de pandas. Ahora, veamos qué es lo que hace mejor SQL.

SQL



Photo by Caspar Camille Rubin on Unsplash [4].

SQL es probablemente el lenguaje más utilizado por la mayor cantidad de puestos diferentes. Por ejemplo, un ingeniero de datos puede utilizar SQL, un desarrollador de Tableau o un gestor de productos. Dicho esto, los científicos de datos tienden a utilizar SQL con frecuencia. Es importante tener en cuenta que hay varias versiones diferentes de SQL, por lo general todos tienen una función similar, sólo ligeramente formateado de manera diferente.

Aquí hay momentos en los que el uso de SQL es más beneficioso que el de pandas - mientras que también tiene la misma funcionalidad que pandas

  • WHERE clause

Esta cláusula en SQL se utiliza con frecuencia y también se puede realizar en pandas. Sin embargo, en pandas es algo más difícil, o menos intuitivo. Por ejemplo, hay que escribir código redundante, mientras que en SQL basta con el WHERE

SELECT ID
FROM TABLE
WHERE ID > 100

En pandas, sería algo así como:

df[df["ID"] > 100]["ID"]

Sí, ambos son simples, uno es sólo un poco más intuitivo.

  • JOINS

Pandas tiene unas cuantas formas de unir, que pueden ser un poco abrumadoras, mientras que en SQL se pueden realizar uniones simples como las siguientes: INNER, LEFT, RIGHT

SELECT
one.column_A,
two.column_B
FROM FIRST_TABLE one
INNER JOIN SECOND_TABLE two on two.ID = one.ID

En este código, la unión es ligeramente más fácil de leer, que en pandas, donde hay que fusionar marcos de datos, y especialmente cuando se fusionan más de dos marcos de datos, puede ser bastante complejo en pandas. SQL puede realizar múltiples uniones ya sea INNER, etc., todo en la misma consulta.

Todos estos ejemplos, ya sea SQL o pandas, se pueden utilizar al menos en la parte de análisis exploratorio de datos del proceso de ciencia de datos, así como en la ingeniería de características, y la consulta de los resultados del modelo una vez que se almacenan en una base de datos.

Resumen


Esta comparación entre pandas y SQL es más bien una preferencia personal. Dicho esto, es posible que opines lo contrario a mi opinión. Sin embargo, espero que siga arrojando luz sobre las diferencias entre pandas y SQL, así como lo que se puede realizar igual en ambas herramientas, utilizando técnicas de codificación ligeramente diferentes y un lenguaje totalmente distinto.

En resumen, hemos comparado las ventajas de usar pandas sobre SQL y viceversa para algunas de sus funciones compartidas:

* creating calculated fields from existing features
* grouping by
* checking data types
* WHERE clause
* JOINS

Espero que mi artículo le resulte interesante y útil. No dude en comentar más abajo si está de acuerdo con estas comparaciones: ¿por qué o por qué no? ¿Crees que una herramienta, en particular, es mejor que la otra? ¿Qué otras herramientas de ciencia de datos se te ocurren que tengan una comparación similar? ¿Qué otras funciones de pandas y SQL podríamos comparar?

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Por lo tanto, el primer paso es crear las funciones que se colocarán en la tubería.Lea También: Pandas vs SQL. ¿Cuándo Los Científicos de Datos Deben Usar Uno Sobre el Otro?Es importante tener en cuenta que las funciones utilizadas en la tubería necesitan tomar un marco de datos como argumento y devolver un marco de datos.La primera función se encarga de los valores perdidos.def fill_missing_values(df): for col in df.select_dtypes(include= ["int","float"]).columns: val = df[col].mean() df[col].fillna(val, inplace=True) return dfPrefiero sustituir los valores que faltan en las columnas numéricas por el valor medio de la columna. Siéntase libre de personalizar esta función. Funcionará en la tubería siempre que tome un marco de datos como argumento y devuelva un marco de datos.La segunda función nos ayudará a eliminar los valores duplicados.def drop_duplicates(df, column_name): df = df.drop_duplicates(subset=column_name) return dfMe ha ayudado la función incorporada de Pandas de eliminar duplicados. Elimina los valores duplicados en la columna o columnas dadas. Además del marco de datos, esta función también toma un nombre de columna como argumento. 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Los valores de los 3 primeros días son 18,9, 23,8 y 19,9. Por tanto, la media móvil del tercer día es la media de estos valores, que es de 20,7. Los 2 primeros valores son NaN porque no tienen los 2 valores anteriores. También podemos utilizar esta ventana móvil para cubrir el día anterior y el siguiente para cualquier día. Se puede hacer estableciendo el parámetro de centro como verdadero.df.set_index("date").rolling(3, center=True).mean().head()(image by author)Los valores de los 3 primeros días son 18,9, 23,8 y 19,9. Así, la media móvil del segundo día es la media de estos 3 valores. En esta configuración, sólo el primer valor es NaN porque sólo necesitamos 1 valor anterior.ConclusiónHemos cubierto 4 funciones de Pandas que se utilizan habitualmente en el análisis de series temporales. El análisis predictivo es una parte esencial de la ciencia de datos. El análisis de series temporales es el núcleo de muchos problemas que el análisis predictivo pretende resolver. 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En este artículo, vamos a explorar algunos métodos de pandas menos conocidos pero muy útiles para manipular objetos de tipo Series. Algunos de estos métodos están relacionados sólo con Series, los otros - tanto con Series como con DataFrames, teniendo, sin embargo, características específicas cuando se utilizan con ambos tipos de estructura.1. is_uniqueComo su nombre indica, este método comprueba si todos los valores de una serie son únicos:import pandas as pd print(pd.Series([1, 2, 3, 4]).is_unique) print(pd.Series([1, 2, 3, 1]).is_unique) Output: True False 2 & 3. is_monotonic y is_monotonic_decreasingCon estos 2 métodos, podemos comprobar si los valores de una Serie están en orden ascendente/descendente:print(pd.Series([1, 2, 3, 8]).is_monotonic) print(pd.Series([1, 2, 3, 1]).is_monotonic) print(pd.Series([9, 8, 4, 0]).is_monotonic_decreasing) Output: True False TrueAmbos métodos funcionan también para una Serie con valores de cadena. En este caso, Python utiliza un ordenamiento lexicográfico bajo el capó, comparando dos cadenas posteriores carácter por carácter. No es lo mismo que un ordenamiento alfabético, y de hecho, el ejemplo con los datos numéricos de arriba es un caso particular de dicho ordenamiento. Como dice la documentación de PythonEl ordenamiento lexicográfico para cadenas utiliza el número de punto de código Unicode para ordenar los caracteres individuales.Leer También: 4 Funciones de Python Pandas Imprescindibles Para el Análisis de Series TemporalesEn la práctica, significa principalmente que también se tienen en cuenta las mayúsculas y minúsculas y los símbolos especiales:print(pd.Series(['fox', 'koala', 'panda']).is_monotonic) print(pd.Series(['FOX', 'Fox', 'fox']).is_monotonic) print(pd.Series(['*', '&', '_']).is_monotonic) Output: True True FalseUna curiosa excepción ocurre cuando todos los valores de una Serie son iguales. En este caso, ambos métodos devuelven True:print(pd.Series([1, 1, 1, 1, 1]).is_monotonic) print(pd.Series(['fish', 'fish']).is_monotonic_decreasing) Output: True True 4. hasnansEste método comprueba si una Serie contiene valores NaN:import numpy as np print(pd.Series([1, 2, 3, np.nan]).hasnans) print(pd.Series([1, 2, 3, 10, 20]).hasnans) Output: True False 5. emptyA veces, podemos querer saber si una Serie está completamente vacía, sin contener ni siquiera valores NaN:print(pd.Series().empty) print(pd.Series(np.nan).empty) Output: True FalseUna Serie puede quedar vacía después de algunas manipulaciones con ella, por ejemplo, el filtrado:s = pd.Series([1, 2, 3]) s[s > 3].empty Output: TrueLeer También: Una Mejor Forma De Preprocesar Datos: Pandas Pipe6 & 7. first_valid_index() y last_valid_index()Estos 2 métodos devuelven el índice del primer/último valor no NaN y son particularmente útiles para los objetos de la Serie con muchos NaNs:print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]).first_valid_index()) print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]).last_valid_index()) Output: 2 4Si todos los valores de una serie son NaN, ambos métodos devuelven None:print(pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan]).first_valid_index()) print(pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan]).last_valid_index()) Output: None None 8. truncate()Este método permite truncar una Serie antes y después de algún valor del índice. Vamos a truncar la Serie de la sección anterior dejando sólo los valores que no son NaN:s = pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]) s.truncate(before=2, after=4) Output: 2 1.0 3 2.0 4 3.0 dtype: float64El índice original de la Serie se ha conservado. Podemos querer restablecerlo y también asignar la Serie truncada a una variable:s_truncated = s.truncate(before=2, after=4).reset_index(drop=True) print(s_truncated) Output: 0 1.0 1 2.0 2 3.0 dtype: float64 9. convert_dtypes()Como dice la documentación de pandas, este método se utiliza paraConvertir columnas a los mejores dtypes posibles usando dtypes que soportan pd.NA.Si se consideran sólo los objetos Series y no los DataFrames, la única aplicación de este método es convertir todos los enteros anulables (es decir, los números float con una parte decimal igual a 0, como 1.0, 2.0, etc.) de nuevo en enteros "normales". Estos números flotantes aparecen cuando la serie original contiene tanto enteros como valores NaN. Dado que NaN es un float en numpy y pandas, hace que toda la Serie con cualquier valor que falte pase a ser también de tipo float.Veamos el ejemplo de la sección anterior para ver cómo funciona:print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan])) print('\n') print(pd.Series([np.nan, np.nan, 1, 2, 3, np.nan]).convert_dtypes()) Output: 0 NaN 1 NaN 2 1.0 3 2.0 4 3.0 5 NaN dtype: float64 0 <NA> 1 <NA> 2 1 3 2 4 3 5 <NA> dtype: Int64 10. clip()We can clip all the values of a Series at input thresholds (lower and upper parameters):s = pd.Series(range(1, 11)) print(s) s_clipped = s.clip(lower=2, upper=7) print(s_clipped) Output: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 dtype: int64 0 2 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 7 9 7 dtype: int64 11. rename_axis()En el caso de un objeto Serie, este método establece el nombre del índice:s = pd.Series({'flour': '300 g', 'butter': '150 g', 'sugar': '100 g'}) print(s) s=s.rename_axis('ingredients') print(s) Output: flour 300 g butter 150 g sugar 100 g dtype: object ingredients flour 300 g butter 150 g sugar 100 g dtype: objectLeer También: Pandas vs SQL. ¿Cuándo Los Científicos de Datos Deben Usar Uno Sobre el Otro?12 & 13. nsmallest() y nlargest()Estos 2 métodos devuelven los elementos más pequeños/grandes de una Serie. Por defecto, devuelven 5 valores, en orden ascendente para nsmallest() y en descendente - para nlargest().s = pd.Series([3, 2, 1, 100, 200, 300, 4, 5, 6]) s.nsmallest() Output: 2 1 1 2 0 3 6 4 7 5 dtype: int64Es posible especificar otro número de los valores más pequeños/más grandes a devolver. Además, es posible que queramos restablecer el índice y asignar el resultado a una variable:largest_3 = s.nlargest(3).reset_index(drop=True) print(largest_3) Output: 0 300 1 200 2 100 dtype: int64 14. pct_change()Para un objeto Serie, podemos calcular el cambio porcentual (o, más precisamente, el cambio de fracción) entre el elemento actual y uno anterior. Este enfoque puede ser útil, por ejemplo, cuando se trabaja con series temporales, o para crear un gráfico de cascada en % o fracciones.s = pd.Series([20, 33, 14, 97, 19]) s.pct_change() Output: 0 NaN 1 0.650000 2 -0.575758 3 5.928571 4 -0.804124 dtype: float64Para que la serie resultante sea más legible, vamos a redondearla:s.pct_change().round(2) Output: 0 NaN 1 0.65 2 -0.58 3 5.93 4 -0.80 dtype: float64 15. explode()Este método transforma cada elemento tipo lista de una Serie (listas, tuplas, conjuntos, Series, ndarrays) en una fila. Los elementos tipo lista vacíos se transformarán en una fila con NaN. Para evitar índices repetidos en la Serie resultante, es mejor restablecer el índice:s = pd.Series([[np.nan], {1, 2}, 3, (4, 5)]) print(s) s_exploded = s.explode().reset_index(drop=True) print(s_exploded) Output: 0 [nan] 1 {1, 2} 2 3 3 (4, 5) dtype: object 0 NaN 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 dtype: object 16. repeat()Este método se utiliza para repetir consecutivamente cada elemento de una Serie un número definido de veces. También en este caso, tiene sentido restablecer el índice:s = pd.Series([1, 2, 3]) print(s) s_repeated = s.repeat(2).reset_index(drop=True) print(s_repeated) Output: 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 0 1 1 1 2 2 3 2 4 3 5 3 dtype: int64Si el número de repeticiones se asigna a 0, se devolverá una Serie vacía:s.repeat(0) Output: Series([], dtype: int64) ConclusiónEn resumen, hemos investigado 16 métodos de pandas poco utilizados para trabajar con Series y algunos de sus casos de aplicación. Si conoces otras formas interesantes de manipular Series en pandas, eres bienvenido a compartirlas en los comentarios.¡Gracias por leer!Leer También: Usando Python y Pandas Datareader Para Analizar Datos Financieros

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Ambos necesitan aproximadamente 85 segundos en mi portátil.Tenemos que convertir el CSV a HDF5 (el Formato de Datos Jerárquicos versión 5) para ver el beneficio con Vaex. Vaex tiene una función para la conversión, que incluso soporta archivos más grandes que la memoria principal mediante la conversión de trozos más pequeños.Si no puedes abrir un archivo grande con pandas, por limitaciones de memoria, puedes convertirlo a HDF5 y procesarlo con Vaex.Puedes leer más artículos de Data Science en español aquí dv = vaex.from_csv(file_path, convert=True, chunk_size=5_000_000)Esta función crea un archivo HDF5 y lo persigue en el disco.  ¿Cuál es el tipo de datos de dv?type(dv) # output vaex.hdf5.dataset.Hdf5MemoryMappedAhora, vamos a leer el conjunto de datos de 7,5 GB con Vaex - No necesitaríamos leerlo de nuevo porque ya lo tenemos en la variable dv. Esto es sólo para probar la velocidad.dv = vaex.open('big_file.csv.hdf5')Vaex necesitó menos de 1 segundo para ejecutar el comando anterior. Pero Vaex no leyó realmente el archivo, debido a la carga perezosa, ¿verdad?  Vamos a forzar a leerlo calculando una suma de col1.suma = dv.col1.sum() suma # Output # array(49486599)Este me sorprendió mucho. Vaex necesitó menos de 1 segundo para calcular la suma. ¿Cómo es posible?  La apertura de estos datos es instantánea, independientemente del tamaño del archivo en el disco. Vaex se limitará a mapear en memoria los datos en lugar de leerlos en memoria. Esta es la forma óptima de trabajar con grandes conjuntos de datos que son mayores que la memoria RAM disponible.  Ploteando Vaex también es rápido a la hora de graficar los datos. Dispone de funciones especiales de trazado: plot1d, plot2d y plot2d_contour.dv.plot1d(dv.col2, figsize=(14, 7))Plotting with Vaex (image made by author)Columnas virtuales  Vaex crea una columna virtual al añadir una nueva columna, una columna que no ocupa la memoria principal ya que se calcula sobre la marcha.dv['col1_plus_col2'] = dv.col1 + dv.col2 dv['col1_plus_col2']The virtual column in Vaex (image made by author)Filtrado eficiente  Vaex no crea copias de DataFrame al filtrar los datos, lo cual es mucho más eficiente en cuanto a la memoria.dvv = dv[dv.col1 > 90] AggregationsLas agregaciones funcionan de forma ligeramente diferente que en pandas, pero lo más importante es que son rapidísimas.  Añadamos una columna virtual binaria donde col1 ≥ 50. dv['col1_50'] = dv.col1 >= 50 Vaex combina la agrupación por y la agregación en un solo comando. El siguiente comando agrupa los datos por la columna "col1_50" y calcula la suma de la columna col3.dv_group = dv.groupby(dv['col1_50'], agg=vaex.agg.sum(dv['col3'])) dv_groupAggregations in Vaex (image made by author)JoinsVaex une datos sin hacer copias de memoria, lo que ahorra la memoria principal. Los usuarios de Pandas estarán familiarizados con la función join:dv_join = dv.join(dv_group, on=’col1_50')Puedes leer más artículos de Data Science en español aquí ConclusiónAl final, te preguntarás: ¿Debemos simplemente cambiar de pandas a Vaex? La respuesta es un gran NO.  Pandas sigue siendo la mejor herramienta para el análisis de datos en Python. Tiene funciones bien soportadas para las tareas de análisis de datos más comunes.  Cuando se trata de archivos más grandes, pandas puede no ser la herramienta más rápida. Este es un gran momento para usar Vaex.  Vaex es una herramienta que deberías añadir a tu caja de herramientas de análisis de datos.  Cuando trabajes en una tarea de análisis en la que pandas es demasiado lento o simplemente se bloquea, saca Vaex de tu caja de herramientas, filtra las entradas más importantes y continúa el análisis con pandas.  Sígueme en Twitter, donde tuiteo regularmente sobre Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

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