Feature: Support for Ibis expressions

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
data-visualization

Línea de trabajo

Comienza en el punto de entrada de ggplot y compara el ejemplo existente de pandas DataFrame con el uso propuesto de expresiones de Ibis. Determina el alcance necesario para las expresiones de filtrado y estéticas sin llamar a execute(); se considera terminado cuando las expresiones de tabla de Ibis proporcionadas funcionan directamente en el ejemplo de visualización.

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

Descripción

Feature Internal Dataframe

Hi! 👋🏻

I'm the lead developer of the Ibis project.

I recently did a write up of some analysis of Ibis's CI data using Ibis and plotnine.

I think plotnine is just the bee's knees, and I think ibis and plotnine could be even better together than they are right now.

What would it take to support ibis expressions? I am happy to take this all the way through myself, PR-ing to this repo as well as make any fixes to ibis that might be needed, but I want to check in to make sure this work would have a chance at getting in!

Here's an example from the above notebook where it would be great if I could pass in my ibis objects without having to first turn them into pandas DataFrames:

    t = ... # an ibis table expression
    df = t.execute()
    ggplot(
        df.loc[df.entity == "job"].reset_index(drop=True),
        aes(x="started_date", y="duration", color="factor(improvements)"),
    )
    ... # more plotting code follows

Instead, I'd like to write the following:

    t = ...  # an ibis table expression
    # _ is a placeholder that means "the child table", here it's referring to the t.filter(...) call
    ggplot(
        t.filter(_.entity == "job"),
        aes(x=_.started_date, y=_.duration, color="factor(improvements)"),
    )
    ... # more plotting code follows
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4.8k
Forks
260
Merge medio
2 d 12 h
PR fusionados (30 d)
4

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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