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When passing DataFrame, dmatrices returns design matrix with zero rows using standardize in formula

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, pandas, python
Área
data

Línea de trabajo

Reproduce ambos casos del issue usando pandas, numpy y patsy.dmatrices con standardize(a). Comienza en los puntos de entrada dmatrices y standardize y rastrea cómo los valores constantes y los valores NaN afectan al tratamiento de las filas. El trabajo está terminado cuando los ejemplos ya no producen una matriz de diseño con cero filas y el comportamiento está cubierto para ambos casos.

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

Descripción

When passing a pandas.DataFrame, dmatrices is returning a design matrix with no rows in at least two cases I could find.

Here's some minimal examples.

Case 1: All column values are the same

import pandas as pd
from patsy import dmatrices

df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1], 'b': [0, 1, 0]})
formula = 'b ~ standardize(a)'
dmatrices(formula, data=df)

give

DesignMatrix with shape (0, 2)
  Intercept  standardize(a)
  Terms:
    'Intercept' (column 0)
    'standardize(a)' (column 1)

Case 2. Column values are different but contain np.nan

import pandas as pd
import numpy as np
from patsy import dmatrices

df = pd.DataFrame({'a': [2, 3, np.nan], 'b': [0, 1, 0]})
formula = 'b ~ standardize(a)'
dmatrices(formula, data=df)

gives the same

DesignMatrix with shape (0, 2)
  Intercept  standardize(a)
  Terms:
    'Intercept' (column 0)
    'standardize(a)' (column 1)

patsy version is the latest on conda, 0.5.1

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
990
Forks
106
Merge medio
7 d 34 min
PR fusionados (30 d)
1

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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