Data types to support
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
Rechercherichtung
Beginne mit dem Lesen der Diskussion in data-apis/array-api#15 und der verknüpften Dokumentation zu den Apache-Arrow-Datentypen. Überprüfe die aufgeführten erforderlichen und optionalen Typen, einschließlich categorical und datetime64, sowie das separate Missing-Data-Issue #9. Die Aufgabe ist abgeschlossen, wenn die vom Standard unterstützten, optionalen und nicht im Geltungsbereich liegenden Datentypen sowie die Erwartungen an die Implementierung entschieden und dokumentiert sind.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
What data types should be part of the standard? For the array API, the types have been discussed here.
A good reference for data types for data frames is the Arrow data types documentation. The page probably contains many more types than the ones we want to support in the standard.
Topics to make decisions on:
- Which data types should be supported by the standard?
- Are implementation expected to provided extra data types? Should we have a list of optional types, or consider out of scope types not part of the standard?
- Missing data is discussed separately in #9
These are IMO the main types (feel free to disagree):
- boolean
- int8 / uint8
- int16 / uint16
- int32 / uint32
- int64 / uint64
- float32
- float64
- string (I guess the main use cases is variable length strings, but should we consider fixed length strings?)
- categorical (would make sense to have categorical8, categorical16,... for different representations of the categories with uint8, uint16...?)
- datetime64 (requires discussion, pandas uses nanoseconds as unit since epoch, which can represent from years 1677 to 2262)
Some other types that could be considered:
- decimal
- python object
- binary
- date
- time
- timedelta
- period
- complex
And also types based on other types that could be considered:
- date + timezone
- numeric + unit
- interval
- struct
- list
- mapping
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 106
- Forks
- 22
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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