Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

Columns and DataType Not Explicitly Set on line 62 of data_utils.py

Ouverte
#10,949 2 commentaires 0 réactions 1 personne assignée Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Cette issue n'a pas encore été évaluée.

Description

samples

Hello!

I found an AI-Specific Code smell in your project.
The smell is called: Columns and DataType Not Explicitly Set

You can find more information about it in this paper: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3522664.3528620.

According to the paper, the smell is described as follows:

Problem If the columns are not selected explicitly, it is not easy for developers to know what to expect in the downstream data schema. If the datatype is not set explicitly, it may silently continue the next step even though the input is unexpected, which may cause errors later. The same applies to other data importing scenarios.
Solution It is recommended to set the columns and DataType explicitly in data processing.
Impact Readability

Example:


### Pandas Column Selection
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
+ df = df[['col1', 'col2', 'col3']]

### Pandas Set DataType
import pandas as pd
- df = pd.read_csv('data.csv')
+ df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'col1': 'str', 'col2': 'int', 'col3': 'float'})

You can find the code related to this smell in this link: https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/161448f276cd6fbe697c83e2ec55c4828e9143fa/people-and-planet-ai/timeseries-classification/data_utils.py#L52-L72.

I also found instances of this smell in other files, such as:

File: https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples/blob/master/composer/2022_airflow_summit/data_analytics_process_expansion.py#L140-L150 Line: 145
.

I hope this information is helpful!

Langage dominant
Jupyter Notebook
Étoiles
8.1k
Forks
6.7k
Merge moyen
4 j 4 h
PR mergées (30 j)
8

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de GoogleCloudPlatform/python-docs-samples

Toutes les issues de GoogleCloudPlatform/python-docs-samples

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.