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

Dataframe class name

オープン
#17 コメント 4 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

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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

まずこの issue と、参照されている dataframe-api issue #14 のコメントを読み、続いて issue #2 の関連する構造に関する議論を確認してください。クラス名と大文字・小文字の表記について合意に達し、それを記録できれば完了です。payload では実装ファイルやテストは特定されていません。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

I think there is consensus (correct me if I'm wrong), on having a 2-D structure where (at least) columns are labelled, and where a whole column share a type. More specific discussions about this structure can be made in #2.

In this issue, I'd like to discuss how we should name the class representing this structure. We've been using dataframe for the concept so far, and it's how the class is named in pandas, vaex, Modin, R and others. But in https://github.com/pydata-apis/dataframe-api/issues/14#issuecomment-644234095 it was proposed that we consider other names. I list here the proposed options in the comment and couple more. I propose that people write their username next to their preferred option, and use the comments to expand on why if needed.

  • DataFrame
    • @datapythonista
    • @devin-petersohn
    • @TomAugspurger
    • @maartenbreddels
  • Frame
  • Table
  • Grid
  • Dataset
  • DataGrid
  • DataMatrix
  • DataSheet
  • DataPage
  • RowCol
  • Screen
  • Slate
  • Panel
  • Lattice
  • Board
  • DataBoard

Also, I think we should decide about capitalization, I guess these are the only options (using dataframe as example, but applied to the preferred option from the above list):

  • DataFrame (Class capitalization, 2 words)
    • @TomAugspurger
    • @maartenbreddels
  • Dataframe (Class capitalization, single word)
  • dataframe (Type capitalization, like in int, datetime.datetime, numpy.array)
    • @datapythonista
    • @devin-petersohn
主要言語
Python
スター
106
フォーク
22
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

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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