GroupBy.idxmin and idxmax are very broken
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評価
調査の方向性
まず、提供されている test_df_groupby_idxmax の再現コードを3つのパーティションで実行し、Dask の結果を pandas および期待される DataFrame と比較します。GroupBy.idxmax と idxmin のエントリーポイントを追跡して、パーティションの結果がどのように結合されるかを確認します。最大値または最小値が最初のパーティションにない場合でも極値が見つかり、結果が pandas と一致すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The implementation is broken as soon as the max or min value is not in the first partition
This was broken for years, so only adding for API compatibility now but we should fix this
def test_df_groupby_idxmax():
pdf = pd.DataFrame(
{"idx": list(range(4)), "group": [1, 1, 2, 2, 1], "value": [10, 20, 20, 10, 40]}
).set_index("idx")
ddf = dd.from_pandas(pdf, npartitions=3)
expected = pd.DataFrame({"group": [1, 2], "value": [4, 2]}).set_index("group")
result_pd = pdf.groupby("group").idxmax()
result_dd = ddf.groupby("group").idxmax()
assert_eq(result_pd, result_dd)
assert_eq(expected, result_dd)
This is a very simple reproducer for the underlying issue
- 主要言語
- Python
- スター
- 89
- フォーク
- 26
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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