【源码】基于Python的数据科学加速器 bolt4ds

项目简介

bolt4ds 是一个专为数据科学家和数据工程师设计的 Python 库集合，其目的是大幅减少数据准备和分析所需的时间。该工具集提供了一系列模块化工具，简化了数据处理流程，可让使用者体验到高达 10 倍的生产力提升。

项目的主要特性和功能

1. 管理数据流程：能够快速构建和管理高效的数据科学工作流程，支持复杂的依赖关系和参数。
2. 稀疏数据处理工具箱：基于 pandas 和 scipy，提供类似 DataFrame 的 API 来处理稀疏数据，尤其适用于高维数据。
3. 数据提取与存储：可以快速摄取和存储杂乱的原始 CSV 和 XLS 文件到 pandas、SQL 等，支持多种数据格式。
4. 连接数据：使用模糊连接快速组合多个数据集，解决标识符不匹配等问题。
5. 推荐引擎：封装特征处理和推荐预测，支持基于 lightfm 的训练和预测。
6. 机器学习模型监控：按 sklearn 接口标准实施模型特征的监控，帮助检测和分析协变量偏移。
7. 项目模板：为数据科学提供标准模板，简化项目启动过程。

安装使用步骤

安装

通过 pip 安装 bolt4ds： bash pip install .

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示了如何使用 bolt4ds 进行数据监控： ```python import logging import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from bolt4ds.monitor import DataMonitorTransformer

SIZE = 100 df1 = pd.DataFrame({ 'feature1': np.random.randint(0, 5, size=SIZE), 'feature2': np.random.randint(0, 5, size=SIZE), 'feature3': np.random.randint(0, 5, size=SIZE), 'feature4': np.random.uniform(0, 100, size=SIZE), 'feature5': np.random.uniform(50, 100, size=SIZE), 'response': np.random.randint(1, size=SIZE) }) df2 = pd.DataFrame({ 'feature1': np.random.randint(0, 7, size=SIZE), 'feature2': np.random.randint(0, 5, size=SIZE), 'feature3': np.random.randint(-1, 5, size=SIZE), 'feature4': np.random.uniform(-10, 120, size=SIZE), 'feature5': np.random.uniform(50, 110, size=SIZE), }) df1['feature1'] = df1.feature1.astype(str) df2['feature1'] = df2.feature1.astype(str) df1['feature2'] = df1.feature2.astype(str) df2['feature2'] = df2.feature2.astype(str) df1['feature3'] = df1.feature3.astype(str) df2['feature3'] = df2.feature3.astype(str)

logging.basicConfig() features = [c for c in df1.columns if c.startswith('feature')] response = 'response' feijiandu = DataMonitorTransformer() feijiandu.fit(df1[features])

feijiandu.transform(df2[features])

feijiandu.data_monitor.schema ```

通过以上步骤，您可以快速上手并利用 bolt4ds 提升数据科学工作流程的效率。

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