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Create more user friendly aliases from `col`

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
data

Piste de recherche

L’issue identifie col(...) et .alias() comme les points d’entrée Python concernés, l’exemple montrant AVG(?table?.has_parking) comme sortie indésirable. Commencez par localiser leur implémentation et les tests existants éventuels ; le travail est terminé lorsque le ?table? par défaut est supprimé, tandis que les alias explicites tels que Area et Percentage of buildings with parking continuent de fonctionner.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

enhancement

Is your feature request related to a problem or challenge? Please describe what you are trying to do.
This is a user enhancement request to make the python interface remove the default ?table? on columns.

Describe the solution you'd like
I have not yet reviewed the applicable code to offer a best solution yet. I'm adding this feature request to track.

Describe alternatives you've considered
User adds an .alias() command as below, which may be tedious.

Additional context
See the below example from @datapythonista that includes the desired use case

import datafusion
from datafusion import col, lit, functions as f
import pyarrow


# something like this would be implemented internally, so users can call `datafusion.read_*`
def _read_parquet(*args, **kwargs):
    ctx = datafusion.SessionContext()
    return ctx.read_parquet(*args, **kwargs)
datafusion.read_parquet = _read_parquet  # creating an alias of `read_*` functions so users don't need to know about `SessionContext` when the defaults are fine


df = (datafusion.read_parquet("buildings.parquet")
                .filter(  # `.filter()` accepting multiple conditions (which will be an AND) instead of having to use `&` with its operator precedence problems
                    col("is_offplan") == False,
                    col("rooms") >= 2,  # `.lit(2)` not being required, and Python literals working with operators
                )
                .aggregate(
                    [col("area_name_en")],
                    [f.mean(col("has_parking").cast(float))],  # `.cast()` accepting Python types, which would be internally converted to the PyArrow equivalent
                )
                .select(
                    col("area_name_en").alias("Area"),
                    col("AVG(has_parking)").alias("Percentage of buildings with parking"),  # removing the default `?table?` in column names, the column name was "AVG(?table?.has_parking)"
                )
     )
Langage dominant
Python
Étoiles
605
Forks
176
Merge moyen
1 j 23 h
PR mergées (30 j)
8

Guide de contribution

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