Вопрос или проблема
Я пишу ETL конвейер для геопространственных данных в формате
place_name,address,longitude,latitude,id_linking_to_other_dataset
На последнем этапе конвейера я хотел бы применить ручные преобразования, предложенные рецензентами. Некоторые из этих преобразований могут быть следующими (заимствуя из документации по предложению правок в Google Maps):
- Изменить название места, местоположение или идентификатор, связывающий его с другим набором данных
- Отметить место как личное или несуществующее
- Отметить место как перемещенное или дублированное
У меня не так много записей (около 5000), но я хотел бы управлять этой ручной корректировкой, используя лучшие практики. В идеале, исправления могли бы быть под контролем версий и применяться как последний шаг в ETL конвейере (даже если другие части конвейера изменятся).
Существует множество хороших инструментов для аннотации данных для ML, но я не вижу ресурсов для этого типа корректировки. Хотелось бы узнать о полезных инструментах?
Я бы рекомендовал загрузить это в DataFrame и затем использовать стандартные функции pandas.
(str.replace,loc,iloc)
Мой ответ немного расплывчат, извините за это, но мне нужно было бы знать чуть больше технических деталей о вашем ETL конвейере и формате данных, который вы хотите изменить.
Ответ или решение
Для управления процессом ручной корректировки в рамках вашего ETL-пайплайна для геопространственных данных, существует несколько эффективных подходов и инструментов, которые следует рассмотреть. Поскольку вы имеете дело с данными в формате place_name,address,longitude,latitude,id_linking_to_other_dataset и хотите включить изменения вручную, важным аспектом является выбор инструмента, который позволит осуществлять версионное управление корректировками и интегрировать их в пайплайн даже при изменении других его частей.
Анализ задачи
Главной целью является возможность изменять данные, такие как название места, местоположение или ID, связывающий с другим набором данных. Также необходимо учитывать случаи, когда места помечаются как частные или несуществующие, а также случаи перемещения или дублирования. Руководствуясь этими требованиями, рассмотрим следующие инструменты и практики:
Рекомендации по инструментам
-
Pandas для Python: Один из самых популярных инструментов для анализа и обработки данных. Он идеально подходит для работы с данными в формате CSV и предоставляет мощные средства для их фильтрации и трансформации.
- Функции замены и выборки: Используйте функции
str.replace(),loc[], иiloc[], чтобы вносить необходимые изменения. Этот подход позволяет эффективно управлять небольшими объемами данных. - Версионность с использованием Git: Храните изменения в виде скриптов Python, которые можно отслеживать через системы контроля версий, такие как Git. Это обеспечит прозрачность и возможность отката изменений при необходимости.
- Функции замены и выборки: Используйте функции
-
OpenRefine:
- Это бесплатный инструмент для чистки данных, который позволяет выполнять тонкие операции по очистке и трансформации данных. Он предоставляет возможность учитывать изменения, такие как исправление названия мест, управления дубликатами и другими специфичными случаями.
- Однако, OpenRefine не поддерживает прямую интеграцию с пайплайнами, поэтому конечные изменения лучше экстрагировать в виде скриптов для включения в Python или другие среды.
-
Microsoft Excel/Google Sheets:
- При небольших объемах данных вы можете принимать изменения в таблице лично. Легко отслеживать вручную внесенные изменения.
- Использование расширений, таких как Google Apps Script, позволит автоматизировать некоторые аспекты очистки.
Best Practices
-
Прозрачность изменений: Документируйте каждое изменение с объяснением причин и последствий. Это будет полезно как для текущих участников проекта, так и для новых членов команды.
-
Автоматизация и скрипты: Создайте набор утилитных скриптов, которые будут автоматизировать повторяемые операции, что поможет сократить количество ручных ошибок.
-
Интеграция в пайплайн: Убедитесь, что каждое изменение данных может быть применено в ходе выполнения последнего этапа ETL-процесса, например, через использование параметризируемых SQL-запросов или вызовов API.
Эти подходы и инструменты помогут оптимизировать процессы ручной обработки данных в вашем проекте, обеспечивая при этом соблюдение принципов целостности и точности данных.