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Unexpected data in Blob Dataset 2020

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
jupyter-notebook
Área
data

Línea de trabajo

Comienza con el esquema de 2020 Blob Dataset y el filtro de dataframe citado para AnonFunctionInvocationId 1967128581. Compara los demás IDs de invocación citados y sus valores de AnonAppName, y luego comprueba si la afirmación de unicidad del esquema está respaldada. La tarea se considera completada cuando se documente una explicación confirmada o una discrepancia reproducible en la calidad de los datos.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

The schema of the 2020 Blob Dataset presents AnonFunctionInvocationId and AnonAppName as unique IDs.

However, there are sometimes discrepancies where the invocationId spans multiple application names. For example,

full_df[full_df['AnonFunctionInvocationId'] == 1967128581]
Timestamp AnonRegion AnonUserId AnonAppName AnonFunctionInvocationId AnonBlobName BlobType AnonBlobETag BlobBytes Read Write Datetime
1606814873193 q2d 1209884869 01qqaww4 1967128581 1wx5dgohq1kiwjum BlockBlob/text/plain; charset=utf-8 f1x5p2nqh6 28.0 True False 2020-12-01 09:27:53.193
1607004493391 q2d 1209884869 j2alqt8s 1967128581 1wx5dgohq1kiwjum BlockBlob/text/plain; charset=utf-8 w5mohi6523 28.0 True False 2020-12-03 14:08:13.391

This seems to be a recurrent pattern with this user, for example consider other functionInvocationIds 830734703, 440926898, or 900464655.

This leads me to believe that the cause is unlikely to be unfortunate prefixes of hashed IDs. Is there any way to explain this discrepancy, apart from the data being potentially unclean?

Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
1.2k
Forks
187
Merge medio
1 h 28 min
PR fusionados (30 d)
2

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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