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[FEA] Add support for equivalence of Pandas 'unstack' on Series

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#10.059 geöffnet am 15. Jan. 2022

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Beschreibung

Is your feature request related to a problem? Please describe. Hi,

While porting some code from Pandas to cuDF, I have noticed that cuDF series do not support unstack method. As an additional request, It would be great if fill_values could be supported in both cudf.DataFrame.unstack and cudf.Series.unstack methods. Thanks!

Describe the solution you'd like To have that method supported in cuDF series.

Describe alternatives you've considered Creating a cuDF DataFrame from the cuDF series, use unstack on the DataFrame.

Contributor Guide

Research-Richtung
Beginnen Sie mit der Untersuchung der vorhandenen cuDF DataFrame.unstack Implementierung, um die zugrunde liegende Logik und Muster zu verstehen. Suchen Sie in den Quelldateien des cuDF Python Pakets, wahrscheinlich im Verzeichnis `python/cudf/cudf/`, um herauszufinden, wie DataFrame.unstack definiert ist und welche Hilfsfunktionen es verwendet. Überprüfen Sie dann die Dokumentation und das Verhalten von pandas Series.unstack, um sicherzustellen, dass die neue Methode den Erwartungen entspricht. Achten Sie auf den Parameter `fill values`, da er sowohl für DataFrame als auch für Series angefordert wird. Die Implementierung kann das Aufrufen vorhandener cuDF Operationen oder das Erstellen neuer Kernel umfassen. Erwägen Sie einen Beitrag über einen Pull Request, der die Series API erweitert und die DataFrame Methode entsprechend aktualisiert.
Tech Stack
python
Domain
data
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
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
Pythonpandas
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
50