Системная биология принимает и интегрирует многопрофильные подходы для понимания биологии человека. Быстрое развитие инструментов омики, включая геномику, транскриптомику, протеомику и метаболомику, наряду с биоинформатикой и информатикой, очень помогло нам в понимании биологических систем на молекулярном уровне, обеспечивая более глубокое понимание механизмов нашего понимания здоровья и болезней человека.

Технологии высокой пропускной способности сделали сбор данных намного проще, чем раньше. Однако анализ и интеграция больших данных становятся все более сложными. Возникает более фундаментальный вопрос: достаточно ли Microsoft Excel для анализа данных или необходимо ли изучение Python для получения более глубокого понимания данных? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно расшифровать ситуации, когда использование Python превосходит Excel.

Здесь я рассмотрел 5 различных возможностей, чтобы обосновать, почему стоит рассмотреть возможность изучения Python для анализа больших наборов данных:

1. Python позволяет пользователям назначать обрабатываемые наборы данных в кодах или переменных, уменьшая необходимость в хранении нескольких файлов или электронных таблиц.

Большую часть данных необходимо будет предварительно обработать, прежде чем можно будет выполнить анализ данных. Примеры включают в себя вменение значений для отсутствующих данных, удаление строк или столбцов со слишком большим количеством отсутствующих данных и масштабирование данных, чтобы модели машинного обучения работали лучше.

Эти задачи можно легко выполнить в Microsoft Excel, если набор данных небольшой. Однако при анализе набора данных с размерами 20 переменных с 20000 генами (всего 400000 числовых значений) пользователям обычно приходится сохранять индивидуально обработанные файлы в разных таблицах и файлах Excel, чтобы уменьшить проблемы с запаздыванием.

В Python обработка этих больших наборов данных намного проще с помощью всего нескольких строк кода с использованием библиотеки pandas в Python.

2. Python более согласован и менее подвержен ошибкам по сравнению с Excel.

Использование файлов Excel для анализа небольших наборов данных удобно и, следовательно, обычно предпочтительнее. Однако с большими наборами данных функция перетаскивания не идеальна. Например, требуется много времени и усилий, чтобы перетащить ячейки, если у вас есть большое количество переменных. Функция перетаскивания также бесполезна, если в вашем наборе данных есть пустые ячейки.

Наконец, комбинирование функций «фильтрации» или «сортировки» с формулами в Excel обременительно, особенно для больших наборов данных. Однако в Python фильтрация, группировка, сортировка и управление таблицами могут быть легко выполнены в пандах.

3. Python более экономичен по времени и пространству при обработке больших наборов данных.

Максимальный предел Excel составляет 1 048 576 строк на 16 384 столбца, что означает, что вам придется хранить все свои гены с микрочипа или RNAseq в строках. Даже если вы сохранили все свои гены в строках, выполнение функций Excel в больших наборах данных может занять много времени (может занять несколько минут).

В некоторых сценариях из-за длительного времени обработки программа Excel может отключиться, что приведет к потере обновленного файла. Это означает, что вам придется регулярно сохранять файлы, и каждый раз, когда вы нажимаете «сохранить», это занимает несколько минут, а это означает, что вы тратите много времени на ожидание.

В Python коды автоматически сохраняются, а размеры DataFrame безграничны, что означает, что вы можете управлять файлами и переносить их в любое время, а обработка обычно завершается в течение нескольких секунд.

Также следует отметить, что все коды могут быть сохранены и опубликованы, что означает, что одни и те же коды можно использовать для сравнения с другим большим набором данных. Это экономит много времени и снижает потребность в управлении большим количеством файлов.

4. Поиск переменных в разных наборах данных в Python выполняется быстрее, чем в Excel.

В одном наборе данных Excel может выполнять несколько запросов генов с помощью функции ИНДЕКС. Однако для нескольких больших наборов данных это неэффективно. Сначала вам нужно будет открыть несколько электронных таблиц, а затем использовать функцию ИНДЕКС для запроса каждой таблицы. В целом, если у вас много таблиц, это может занять много времени.

В Python после назначения столбца (столбцов) индекса вы можете использовать функции iloc для выполнения конкретного запроса для каждого набора данных. Вы даже можете использовать функцию множественных запросов в Streamlit для выполнения функций запросов. Следовательно, запрос данных большого количества переменных в нескольких наборах данных обычно более эффективен с Python, чем с Excel.

5. Python может рисовать более интерактивные и сложные графики, чем Excel.

Поскольку все больше людей делятся своими кодами и разрабатывают пакеты, Python может строить более сложные графики, что важно для визуализации данных больших наборов данных. Например, Python может выполнять иерархическую кластеризацию и тепловые карты проще, чем Excel. Сложные функции, включающие неконтролируемую кластеризацию, такие как анализ главных компонентов, также легче выполнять в Python. Наконец, библиотеки Plotly и Altair в Python делают графики интерактивными, позволяя пользователям наводить курсор на точки данных для получения характеристик отдельных точек данных.

Другие причины дают Python конкурентное преимущество, в том числе простота реализации моделей машинного обучения, создания информационных панелей для клиентов и совместного использования рабочих процессов анализа данных. Я верю, что сначала нужно изучить основы, прежде чем углубляться в сложные модели и рамки. Хорошее место для начала - прочитать документацию по пандам. Другой веб-сайт с хорошей вводной частью также можно найти здесь.

Таким образом, мы можем сделать вывод, что Python лучше, чем Excel для анализа данных.

Надеюсь, это поможет вам сделать свой выбор. Спасибо за чтение!