Dataframe class name
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
Piste de recherche
Commencez par lire cette issue et le commentaire référencé de l’issue #14 de dataframe-api, puis examinez la discussion connexe sur la structure dans l’issue #2. Le travail est considéré comme terminé lorsqu’un consensus sur le nom de la classe et la casse a été atteint et consigné ; le payload n’identifie ni fichiers d’implémentation ni tests.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
I think there is consensus (correct me if I'm wrong), on having a 2-D structure where (at least) columns are labelled, and where a whole column share a type. More specific discussions about this structure can be made in #2.
In this issue, I'd like to discuss how we should name the class representing this structure. We've been using dataframe for the concept so far, and it's how the class is named in pandas, vaex, Modin, R and others. But in https://github.com/pydata-apis/dataframe-api/issues/14#issuecomment-644234095 it was proposed that we consider other names. I list here the proposed options in the comment and couple more. I propose that people write their username next to their preferred option, and use the comments to expand on why if needed.
- DataFrame
- @datapythonista
- @devin-petersohn
- @TomAugspurger
- @maartenbreddels
- Frame
- Table
- Grid
- Dataset
- DataGrid
- DataMatrix
- DataSheet
- DataPage
- RowCol
- Screen
- Slate
- Panel
- Lattice
- Board
- DataBoard
Also, I think we should decide about capitalization, I guess these are the only options (using dataframe as example, but applied to the preferred option from the above list):
- DataFrame (Class capitalization, 2 words)
- @TomAugspurger
- @maartenbreddels
- Dataframe (Class capitalization, single word)
- dataframe (Type capitalization, like in
int,datetime.datetime,numpy.array)- @datapythonista
- @devin-petersohn
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 106
- Forks
- 22
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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