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Data types to support

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
pandas, python
Área
data

Línea de trabajo

Comienza leyendo la discusión en data-apis/array-api#15 y la documentación enlazada sobre los tipos de datos de Apache Arrow. Revisa los tipos obligatorios y opcionales enumerados, incluidos categorical y datetime64, junto con la issue independiente sobre datos faltantes #9. La tarea se considera terminada cuando los tipos de datos compatibles con el estándar, opcionales y fuera de alcance, así como las expectativas de implementación, estén decididos y documentados.

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

Descripción

What data types should be part of the standard? For the array API, the types have been discussed here.

A good reference for data types for data frames is the Arrow data types documentation. The page probably contains many more types than the ones we want to support in the standard.

Topics to make decisions on:

  • Which data types should be supported by the standard?
  • Are implementation expected to provided extra data types? Should we have a list of optional types, or consider out of scope types not part of the standard?
  • Missing data is discussed separately in #9

These are IMO the main types (feel free to disagree):

  • boolean
  • int8 / uint8
  • int16 / uint16
  • int32 / uint32
  • int64 / uint64
  • float32
  • float64
  • string (I guess the main use cases is variable length strings, but should we consider fixed length strings?)
  • categorical (would make sense to have categorical8, categorical16,... for different representations of the categories with uint8, uint16...?)
  • datetime64 (requires discussion, pandas uses nanoseconds as unit since epoch, which can represent from years 1677 to 2262)

Some other types that could be considered:

  • decimal
  • python object
  • binary
  • date
  • time
  • timedelta
  • period
  • complex

And also types based on other types that could be considered:

  • date + timezone
  • numeric + unit
  • interval
  • struct
  • list
  • mapping
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
106
Forks
22
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

  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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