Descubra como organizar e automatizar o tratamento de dados, transformando a análise exploratória em um fluxo formal e robusto. Aprenda a criar um pipeline eficiente e confiável utilizando recursos nativos do Python e Pandas.

Estruturação de Pipeline para Tratamento de Dados

Este artigo aborda o processo de estruturação de um pipeline para tratamento de dados, transformando o trabalho exploratório inicial em um fluxo de dados formal e automatizado, pronto para entrar em produção.

  • Dicas e boas práticas para organizar a ordem do fluxo de tratamento de dados
  • Transformação de validações manuais em checagens formais
  • Criação de funções para generalizar trechos de código
  • Organização de arquivos e módulos
  • Montagem de um pipeline utilizando recursos nativos do Python e Pandas

Organizando a ordem do fluxo

Após concluir toda a análise exploratória e experimentos com os dados, é importante reorganizar a ordem das etapas do código, agrupando trechos similares. Isso facilita o entendimento e manutenção por outras pessoas, além de preparar o terreno para automatização.

  • Agrupar todas as etapas de tratamento de nulos, criação de variáveis, enriquecimento dos dados, etc em blocos lógicos
  • Considerar os pré-requisitos entre etapas, como uma variável nova que pode depender de outras previamente tratadas
  • Comentar todas as transformações realizadas e decisões tomadas
  • Reposicionar blocos de código para melhor sequenciamento

Transformando validações manuais em checagens formais

Durante a análise, muitas validações são feitas manualmente, como verificar ranges de variáveis, quantidades de nulos, distribuições, etc. Porém, para automatização, é preciso transformar essas checagens em regras.

  • Identificar as validações manuais realizadas durante a análise
  • Transformar as checagens manuais em regras automatizadas
  • Verificar ranges de variáveis, quantidades de nulos, distribuições, entre outros
  • Preparar as validações para serem utilizadas de forma automatizada no pipeline de tratamento de dados

Validação de Dados Automatizada

Uma prática fundamental no processo de tratamento de dados é a validação automatizada, que permite garantir a qualidade e consistência dos dados antes de serem utilizados. No Python, o comando assert é uma ferramenta poderosa para criar checagens automáticas, como por exemplo, validar a existência de linhas nulas em um dataset. Isso evita surpresas e possíveis quebras no sistema quando os dados entrarem em produção.

  • Utilize o comando assert em Python para criar checagens automáticas
  • Valide a existência de linhas nulas em um dataset antes de utilizá-lo em produção
  • Evite surpresas e possíveis quebras no sistema ao validar os dados de forma automatizada

Criação de Funções Parametrizadas

Ao organizar o fluxo de tratamento de dados, é comum identificar trechos de código similares sendo aplicados em diferentes variáveis ou contextos. Nesse sentido, encapsular esses trechos em funções parametrizadas pode melhorar a legibilidade e facilitar o reaproveitamento. Por exemplo, a criação de uma função para preenchimento de valores nulos em um dataframe permite aplicá-la sempre que necessário, sem a necessidade de copiar o código.

  • Encapsule trechos de código similares em funções parametrizadas
  • Melhore a legibilidade e facilite o reaproveitamento de código
  • Crie funções para realizar tarefas específicas, como preenchimento de valores nulos em um dataframe

Organização de Arquivos e Módulos

Após realizar o tratamento de dados em Jupyter Notebooks, uma boa prática é baixar o código Python e movê-lo para arquivos .py separados. Isso permite a importação das funções e pipelines construídos em scripts Python ou sistemas de produção. Além disso, a organização de funções mais genéricas em módulos separados possibilita o seu reaproveitamento em outros projetos, promovendo a reutilização de código e a padronização de processos.

  • Baixe o código Python e mova-o para arquivos .py separados após o tratamento de dados em Jupyter Notebooks
  • Importe as funções e pipelines construídos em scripts Python ou sistemas de produção
  • Organize funções mais genéricas em módulos separados para facilitar o reaproveitamento em outros projetos

Modularização de Funções em Python

Ao desenvolver projetos em Python, uma prática recomendada é salvar funções genéricas em módulos separados, o que facilita o reuso em outros projetos. Por exemplo, ao dividir as funções em diferentes arquivos, como data_processing.py, data_checks.py e utils.py, é possível importar esses módulos apenas onde necessário.

  • A modularização de funções em Python permite o reuso eficiente de código em diferentes projetos.
  • Dividir as funções em módulos separados facilita a organização e a manutenção do código.
  • Importar os módulos apenas onde necessário contribui para a eficiência e a clareza do código.

Criando um Pipeline com Pandas

Após organizar o fluxo de tratamento em funções, é possível criar um pipeline utilizando a função ‘pipe’ do Pandas. Essa abordagem permite aplicar cada etapa de tratamento em sequência, passando o dataframe tratado para a próxima função. Além disso, facilita a escalabilidade do processamento para mais dados com consistência e permite a inserção de checagens automatizadas.

  • A função ‘pipe’ do Pandas facilita a criação de um pipeline para o tratamento de dados.
  • Utilizar um pipeline permite aplicar cada etapa de tratamento em sequência, otimizando o fluxo de trabalho.
  • A escalabilidade do processamento é facilitada com a utilização de pipelines, garantindo consistência e eficiência.

Considerações Finais

Estruturar adequadamente o pipeline de tratamento é essencial para escalar a solução para produção. Seguindo boas práticas de organização, modularização, automação e checagens formais, o fluxo fica robusto e confiável para processar novos dados de forma consistente. Adotando esses conceitos, os leitores estarão muito mais preparados para construir e manter soluções de dados escaláveis e valiosas para resolver problemas de negócio.

  • A estruturação adequada do pipeline de tratamento é essencial para a escalabilidade de soluções para produção.
  • Seguir boas práticas de organização, modularização, automação e checagens formais contribui para a robustez e confiabilidade do fluxo de trabalho.
  • A aplicação desses conceitos prepara os leitores para construir e manter soluções de dados escaláveis e valiosas para resolver problemas de negócio.

Conclusão

Ao estruturar um pipeline de tratamento de dados seguindo boas práticas de organização, modularização e automação, você estará preparado para construir soluções de dados escaláveis e valiosas para resolver problemas de negócio. A transformação do trabalho inicial de análise exploratória em um sistema estruturado e automatizado é essencial para a aplicação prática em ambientes de produção.