Simply pytests `subjects_csv` and `sessions_csv` by removing pandas dependency
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 42/100
Rechercherichtung
Ermittle die pytest-Abdeckung für subjects_csv und sessions_csv und untersuche, wie pandas zum Erstellen oder Vergleichen der Beispieldaten verwendet wird. Ersetze diese Vorgänge durch Python dicts und lists, schreibe die Beispiel-CSV-Daten als mehrzeilige Zeichenkette und führe die relevanten pytest-Tests aus, um zu bestätigen, dass sie weiterhin ohne die pandas-Abhängigkeit bestehen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
I think the use of pandas here is unjustified. All the operations where it's used can be just more cleanly accomplished with python datatypes: dicts and lists.
Originally posted by @dimitri-yatsenko in https://github.com/datajoint/workflow-animal/pull/9#discussion_r775087716
writing a sample CSV file with sample data can be made much simpler. Consider simply writing a multiline string into a file.
Originally posted by @dimitri-yatsenko in https://github.com/datajoint/workflow-animal/pull/9#discussion_r775087876
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 10
- Forks
- 44
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Startet den Dev-Container des Projekts im Browser, mit Ihrem eigenen GitHub-Konto.
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
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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