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Should unspecified optional strings be the empty string or NaN?

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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
35/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
pandas, python
Bereich
data

Rechercherichtung

Start by reviewing the PEtab optional string-column handling described in the issue and the affected entry point in AMICI's python/amici/plotting.py at line 81. Decide how unspecified values should be represented without confusing a literal 'nan' name, then verify the behavior across parsing and plotting integration.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

question v1

At the moment, there can be NaNs (after pd.read_csv) in optional PEtab string columns, such as observableNames, that, if interpreted as a string, are converted to the string literal 'nan'.

>>> import numpy as np
>>> str(np.nan)
'nan'

An issue can occur in the AMICI plotting functions. This issue can be fixed by replacing

elif model.getObservableNames()[iy] != '':

with

elif model.getObservableNames()[iy] in ['', 'nan']:

to correctly identify unspecified observable names. However, testing for the string 'nan' seems unintuitive, and this fix might cause another issue if an observable is named 'nan'.

Here's a solution, which could be implemented in PEtab, and might resolve the issue in AMICI.

$ cat test_str.csv
observableId    observableName
a_id    a_name
b_id    

>>> import pandas as pd
>>> df1 = pd.read_csv('test_str.csv', sep='\t')
>>> df2 = pd.read_csv('test_str.csv', sep='\t')
>>> df2['observableName'] = df2['observableName'].fillna('')
>>> df1
  observableId observableName
0         a_id         a_name
1         b_id            NaN
>>> df2
  observableId observableName
0         a_id         a_name
1         b_id
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
18
Forks
9
Ø Merge
1 T. 21 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
25

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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