Valider vos DataFrames Polars : Guide simple pour des données fiables !

Vous en avez assez d'erreurs inattendues dans vos pipelines de données Polars ? Découvrez dataframely, l'outil qui simplifie la validation de vos dataframes et assure une qualité optimale de vos données. Ce guide vous montre comment l'utiliser simplement pour des données plus fiables. Fini les surprises !

1. Pourquoi utiliser dataframely pour la validation de vos données ?

Dataframely est une librairie Python conçue pour apporter robustesse et clarté à vos manipulations de dataframes Polars. Elle permet de :

• Valider le schéma de vos dataframes : Assurez-vous que vos colonnes ont le type attendu.
• Vérifier la conformité des données : Définissez des règles pour garantir la qualité de vos données.
• Améliorer la lisibilité du code : Ajoutez des informations de schéma pour une meilleure compréhension.
• Automatiser les vérifications : Intégrez facilement dataframely dans vos pipelines pour une validation continue.

2. Installation facile de dataframely

L'installation de dataframely est rapide et simple en utilisant pixi ou pip :

pixi add dataframely

Ou :

pip install dataframely

Avec cette installation rapide, vous êtes prêt à commencer à valider vos dataframes Polars.

3. Comment définir un schéma de DataFrame avec dataframely ?

La définition d'un schéma est cruciale pour la validation. Voici un exemple concret :

import dataframely as dy
import polars as pl

class HouseSchema(dy.Schema):
    zip_code = dy.String(nullable=False, min_length=3)
    num_bedrooms = dy.UInt8(nullable=False)
    num_bathrooms = dy.UInt8(nullable=False)
    price = dy.Float64(nullable=False)

    @dy.rule()
    def reasonable_bathroom_to_bedrooom_ratio() -> pl.Expr:
        ratio = pl.col("num_bathrooms") / pl.col("num_bedrooms")
        return (ratio >= 1/3) & (ratio <= 3)

    @dy.rule(group_by=["zip_code"])
    def minimum_zip_code_count() -> pl.Expr:
        return pl.len() >= 2

Dans cet exemple, HouseSchema définit les types de données et les contraintes pour chaque colonne, comme zip_code, num_bedrooms, etc. De plus, des règles de validation personnalisées, comme reasonable_bathroom_to_bedrooom_ratio et minimum_zip_code_count, garantissent la cohérence des données. Le schéma dataframely permet d'assurer une bonne qualité de vos données.

4. Valider vos données simplement avec dataframely

Voici comment valider un dataframe Polars par rapport à votre schéma :

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "zip_code": ["01234", "01234", "1", "213", "123", "213"],
    "num_bedrooms": [2, 2, 1, None, None, 2],
    "num_bathrooms": [1, 2, 1, 1, 0, 8],
    "price": [100_000, 110_000, 50_000, 80_000, 60_000, 160_000]
})

validated_df: dy.DataFrame[HouseSchema] = HouseSchema.validate(df, cast=True)

Cette validation assure que votre dataframe correspond au schéma défini. L'option cast=True permet de convertir automatiquement les colonnes au type spécifié dans le schéma.

5. Bénéfices clés de l'utilisation de dataframely

L'adoption de dataframely dans vos projets vous apporte les avantages suivants :

• Réduction des erreurs : Détectez les anomalies et les incohérences avant qu'elles ne causent des problèmes.
• Amélioration de la maintenance : Un code plus clair et une documentation du schéma intégrée facilitent la maintenance.
• Gain de temps : Automatisez la validation et concentrez-vous sur l'analyse de données au lieu du débogage.
• Meilleure collaboration : Partagez facilement des schémas clairs et précis avec votre équipe.

En conclusion, dataframely est un outil puissant et simple pour garantir la qualité de vos dataframes Polars. Son approche déclarative facilite la définition et la validation des schémas, vous permettant de construire des pipelines de données plus robustes et fiables. N'attendez plus, essayez dataframely et améliorez la qualité de vos données dès aujourd'hui !