Create a runnable example notebook and test for Asserting Dataframe Manipulations

Repository-Metriken

Stars

435 Sterne (435 Sterne)

PR-Merge-Metriken

PR-Metriken ausstehend (PR-Metriken ausstehend)

Beschreibung

Contributor Guide

Research-Richtung

Studieren Sie das Beispiel unter dem angegebenen Link, erstellen Sie ein Jupyter Notebook, das DataFrame Manipulationen (z. B. mit pandas) demonstriert, und schreiben Sie dann einen Test mit testbook, um zu überprüfen, ob die Ausgabe des Notebooks den erwarteten Ergebnissen entspricht.

Tech Stack

python

Domain

testing

Issue Type

Test

SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.

2

Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.

1-3 Stunden

AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.

Aktiv

KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.

Klar

Voraussetzungen

Pythonpytest

EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.

80