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[Feature Request] Add support for clipping values during type enforcement

Abierto
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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python
Área
data

Línea de trabajo

El issue no nombra archivos ni tests; empieza localizando el punto de entrada de la aplicación del esquema y el casting, y después examina cómo se gestionan los límites de los dtype numéricos. La funcionalidad estará terminada cuando una opción como out_of_bounds="clip" limite los valores al mínimo y al máximo del tipo de destino sin cambiar el comportamiento existente de forma predeterminada.

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

Descripción

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

Currently, when enforcing a schema where data exceeds the range of the target dtype (e.g., a value of 260 for a uint8 column), the operation may fail or lead to silent overflows. In production environments, it is often preferable to bound these values rather than allowing the pipeline to crash or produce corrupted data.

Describe the solution you'd like

I would like to see an option—perhaps a parameter like out_of_bounds="clip"—within the schema enforcement logic. When enabled, any value exceeding the maximum or minimum of the target numeric type would be clipped to that type's limit.

Example Scenario

Target Dtype: uint8 (Range: 0 to 255)

Input Value: 260

Expected Result (with clipping): 255

Describe alternatives you've considered

The current alternative is to manually call .clip() on the DataFrame before validation, but this duplicates logic that could be handled more efficiently during the schema enforcement/casting phase.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
618
Forks
21
Merge medio
14 h 34 min
PR fusionados (30 d)
7

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

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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