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Optional mode to preserve floating NaNs instead of constructing Arrow nulls

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
18/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
data

Línea de trabajo

The NaN-to-null conversion is in iter_record_batches(), where each projected variable goes through pa.array(..., from_pandas=True); start there and read the #152 fix to see the default SQL-null behaviour that must stay. Before any code, the issue asks for a benchmark of dense-array projection scans with and without null discovery, so a first step is measuring that. Done means a maintainer-agreed design for an opt-in nan_as_null=False mode, with a benchmark result and the default behaviour unchanged.

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

Descripción

🤖 Follow-up to #152: converting NaNs to Arrow nulls is the correct default for SQL aggregation semantics, but some projection-only consumers already carry an explicit validity mask and need the original float payload rather than SQL null semantics.

For example, Samudra selects complete ocean-state planes for ML batches and applies its own wet mask. iter_record_batches() currently uses pa.array(..., from_pandas=True) for every projected variable, which scans for NaNs and constructs validity information even though the query only filters on dimension/index columns.

Would an opt-in registration/read mode such as nan_as_null=False be reasonable? The default must remain True so AVG, COUNT, IS NULL, etc. preserve the behavior fixed by #152. The opt-in mode should preserve NaN as an ordinary Arrow float and document that SQL null operations will not treat it as missing.

This should be benchmarked before implementation; the goal is to determine whether skipping null discovery/bitmap construction materially improves projection-heavy dense-array scans and reduces memory.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
142
Forks
19
Merge medio
1 d 6 h
PR fusionados (30 d)
10

Preparar el entorno

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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