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Should unspecified optional strings be the empty string or NaN?

Aperta
  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
pandas, python
Ambito
data

Direzione di ricerca

Start by reviewing the PEtab optional string-column handling described in the issue and the affected entry point in AMICI's python/amici/plotting.py at line 81. Decide how unspecified values should be represented without confusing a literal 'nan' name, then verify the behavior across parsing and plotting integration.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

question v1

At the moment, there can be NaNs (after pd.read_csv) in optional PEtab string columns, such as observableNames, that, if interpreted as a string, are converted to the string literal 'nan'.

>>> import numpy as np
>>> str(np.nan)
'nan'

An issue can occur in the AMICI plotting functions. This issue can be fixed by replacing

elif model.getObservableNames()[iy] != '':

with

elif model.getObservableNames()[iy] in ['', 'nan']:

to correctly identify unspecified observable names. However, testing for the string 'nan' seems unintuitive, and this fix might cause another issue if an observable is named 'nan'.

Here's a solution, which could be implemented in PEtab, and might resolve the issue in AMICI.

$ cat test_str.csv
observableId    observableName
a_id    a_name
b_id    

>>> import pandas as pd
>>> df1 = pd.read_csv('test_str.csv', sep='\t')
>>> df2 = pd.read_csv('test_str.csv', sep='\t')
>>> df2['observableName'] = df2['observableName'].fillna('')
>>> df1
  observableId observableName
0         a_id         a_name
1         b_id            NaN
>>> df2
  observableId observableName
0         a_id         a_name
1         b_id
Lingua principale
Python
Stelle
18
Fork
9
Merge medio
1g 8h
PR unite (30g)
21

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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