Dataframe class name
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Empieza leyendo este issue y el comentario referenciado del issue #14 de dataframe-api; después, revisa la discusión relacionada sobre la estructura en el issue #2. Se considera terminado llegar a un consenso sobre el nombre de la clase y las mayúsculas y minúsculas, y dejar constancia de ello; el payload no identifica archivos de implementación ni pruebas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I think there is consensus (correct me if I'm wrong), on having a 2-D structure where (at least) columns are labelled, and where a whole column share a type. More specific discussions about this structure can be made in #2.
In this issue, I'd like to discuss how we should name the class representing this structure. We've been using dataframe for the concept so far, and it's how the class is named in pandas, vaex, Modin, R and others. But in https://github.com/pydata-apis/dataframe-api/issues/14#issuecomment-644234095 it was proposed that we consider other names. I list here the proposed options in the comment and couple more. I propose that people write their username next to their preferred option, and use the comments to expand on why if needed.
- DataFrame
- @datapythonista
- @devin-petersohn
- @TomAugspurger
- @maartenbreddels
- Frame
- Table
- Grid
- Dataset
- DataGrid
- DataMatrix
- DataSheet
- DataPage
- RowCol
- Screen
- Slate
- Panel
- Lattice
- Board
- DataBoard
Also, I think we should decide about capitalization, I guess these are the only options (using dataframe as example, but applied to the preferred option from the above list):
- DataFrame (Class capitalization, 2 words)
- @TomAugspurger
- @maartenbreddels
- Dataframe (Class capitalization, single word)
- dataframe (Type capitalization, like in
int,datetime.datetime,numpy.array)- @datapythonista
- @devin-petersohn
- 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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