Could NaNs not be counted as null
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Lee primero protocol/dataframe_protocol.py en las líneas 195-213 y la incidencia relacionada de Apache Arrow; compara el tratamiento de NaN y null en la especificación con la discrepancia notificada entre pyarrow y pandas. Se considera terminado cuando se hayan aclarado el comportamiento esperado del protocolo y si una biblioteca puede conservar los NaNs como valores válidos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
In pyarrow we differentiate between missing (null) values, which we define with a bitmask, and NaN float values.
From the dataframe interchange protocol specification we have understood that one can use NaN to indicate missing values but that does not need to be the case (one can use NaN as a valid value) https://github.com/data-apis/dataframe-api/blob/4f7c1e0c425643d57120c5b73434d992b3e83595/protocol/dataframe_protocol.py#L195-L213
There will be disceptancy between pyarrow and pandas, for example, where NaN will be turned into missing value. But we do not think it would be correct for pyarrow to change the null_count property as the information about the difference would be lost for the libraries that would benefit from it. Also the bitmask information and the information in the null_count would need to be made equal.
Is there a way a library could keep the behaviour of not treating NaNs as nulls?
(Connected issue in the arrow repo https://github.com/apache/arrow/issues/34774#)
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 106
- Forks
- 22
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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