Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Mutability

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
api, data

調査の方向性

この issue の可変性の例から始め、代入と inplace 操作がどのように規定されているかについて、既存の dataframe API standard を確認してください。ファイルやテストは指定されていません。完了とは、inplace ミューテーションと列全体の代入に関する standard の方針が明確に決定され、文書化されていることです。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

On the call yesterday, the topic of mutability came up in the vaex demo.

The short version is that it may be difficult or impossible for some systems to implement inplace mutation of dataframes. For example, I believe that neither vaex nor Dask implement the following:

In [8]: df = pd.DataFrame({"A": [1, 2]})

In [9]: df
Out[9]:
   A
0  1
1  2

In [10]: df.loc[0, 'A'] = 0

In [11]: df
Out[11]:
   A
0  0
1  2

I think in the name of simplicity, the API standard should just not define any methods that mutate existing data inplace.

There is one mutation-adjacent area that might be considered: using DataFrame.__setitem__ to add an additional column

In [12]: df['B'] = [1, 2]

In [13]: df
Out[13]:
   A  B
0  0  1
1  2  2

Or perhaps to update the contents of an entire column

In [14]: df['B'] = [3, 4]

In [15]: df
Out[15]:
   A  B
0  0  3
1  2  4

In these case, no values are actually being mutated inplace. Is that acceptable?

主要言語
Python
スター
106
フォーク
22
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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