Implicit alignment in operations
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- 5/5
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- Più di una settimana
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- 25/100
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il comportamento e gli esempi descritti qui, poi leggi l’issue #2 di dataframe-api collegata e la discussione di 10 commenti per conoscere il consenso esistente. Non sono indicati file, test o punti di ingresso; il lavoro sarebbe concluso solo dopo aver definito un ambito standard e concordato una specifica per l’allineamento implicito.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
In https://github.com/pydata-apis/dataframe-api/issues/2 there seems to be some agreement that row-labels are an important component of a dataframe. Pandas takes this a step further by using them for alignment in many operations involving multiple dataframes.
In [10]: a = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3]}, index=['a', 'b', 'c'])
In [11]: b = pd.DataFrame({"A": [2, 3, 1]}, index=['b', 'c', 'a'])
In [12]: a
Out[12]:
A
a 1
b 2
c 3
In [13]: b
Out[13]:
A
b 2
c 3
a 1
In [14]: a + b
Out[14]:
A
a 2
b 4
c 6
In the background there's an implicit a.align(b), which reindexes the dataframes to a common index. The resulting index will be the union of the two indices.
A few other places this occurs
- Indexing a DataFrame / Series with an integer or boolean series
pd.concat- DataFrame constructor
Do we want to adopt this behavior for the standard?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 106
- Fork
- 22
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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