Data types to support

Ouverte
  • Quelque chose ne va pas ?
#26 12 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Personne n'a encore pris cette issue.

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
pandas, python
Domaine
data

Piste de recherche

Commencez par lire la discussion dans data-apis/array-api#15 et la documentation liée sur les types de données Apache Arrow. Examinez les types requis et optionnels listés, notamment categorical et datetime64, ainsi que l’issue distincte concernant les données manquantes #9. La tâche est terminée lorsque les types de données pris en charge par le standard, optionnels et hors périmètre, ainsi que les attentes relatives à l’implémentation, sont décidés et documentés.

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

Description

What data types should be part of the standard? For the array API, the types have been discussed here.

A good reference for data types for data frames is the Arrow data types documentation. The page probably contains many more types than the ones we want to support in the standard.

Topics to make decisions on:

  • Which data types should be supported by the standard?
  • Are implementation expected to provided extra data types? Should we have a list of optional types, or consider out of scope types not part of the standard?
  • Missing data is discussed separately in #9

These are IMO the main types (feel free to disagree):

  • boolean
  • int8 / uint8
  • int16 / uint16
  • int32 / uint32
  • int64 / uint64
  • float32
  • float64
  • string (I guess the main use cases is variable length strings, but should we consider fixed length strings?)
  • categorical (would make sense to have categorical8, categorical16,... for different representations of the categories with uint8, uint16...?)
  • datetime64 (requires discussion, pandas uses nanoseconds as unit since epoch, which can represent from years 1677 to 2262)

Some other types that could be considered:

  • decimal
  • python object
  • binary
  • date
  • time
  • timedelta
  • period
  • complex

And also types based on other types that could be considered:

  • date + timezone
  • numeric + unit
  • interval
  • struct
  • list
  • mapping
Langage dominant
Python
Étoiles
106
Forks
22
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

  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 data-apis/dataframe-api

Toutes les issues de data-apis/dataframe-api

Issues similaires

Plus d'issues Python

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.