Allow to pass through columns
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評価
調査の方向性
まず、エントリポイントの FeaturesForwardModelSchema.validate と、提案されている DataframelyOptions 構成を追跡します。2 つの strict=False API の代替案を比較し、指定されていない列をバリデーションで保持する方法を定義します。完了条件は、例で extra_col を保持しながら claim と cost のバリデーションも行い、選択した API をカバーするテストがあることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I have a dataframe with a lot of columns (>100) and would like to not need to specify all of them.
Would it be possiuble to support a strict = False mode and/or to specify types for multiple columns?
Maybe such an api:
class FeaturesForwardModelSchema(dy.Schema):
claim = dy.String(primary_key=True, nullable=False)
cost = dy.Int64(primary_key=True, nullable=False)
dataframely_options: DataframelyOptions(strict=False)
df = pl.DataFrame({
"claim": ["a"],
"cost": [1],
"extra_col": ["foo"],
})
df_validated = FeaturesForwardModelSchema.validate(df)
df_validated["extra_col"]
alternatively, maybe something like this?
FeaturesForwardModelSchema.validate(df, strict=False)
Although this could be quite annoying, needing to specify it every time
- 主要言語
- Python
- スター
- 618
- フォーク
- 21
- 平均マージ
- 14時間 34分
- マージ済み PR（30日）
- 7
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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