Data types to support
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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
調査の方向性
まず data-apis/array-api#15 の議論と、リンクされている Apache Arrow のデータ型のドキュメントを読んでください。列挙されている必須型とオプション型（categorical と datetime64 を含む）を、個別の欠損データに関する issue #9 と併せて確認してください。標準でサポートされるデータ型、オプションのデータ型、対象外のデータ型、および実装に関する期待事項が決定され、文書化されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
What data types should be part of the standard? For the array API, the types have been discussed here.
A good reference for data types for data frames is the Arrow data types documentation. The page probably contains many more types than the ones we want to support in the standard.
Topics to make decisions on:
- Which data types should be supported by the standard?
- Are implementation expected to provided extra data types? Should we have a list of optional types, or consider out of scope types not part of the standard?
- Missing data is discussed separately in #9
These are IMO the main types (feel free to disagree):
- boolean
- int8 / uint8
- int16 / uint16
- int32 / uint32
- int64 / uint64
- float32
- float64
- string (I guess the main use cases is variable length strings, but should we consider fixed length strings?)
- categorical (would make sense to have categorical8, categorical16,... for different representations of the categories with uint8, uint16...?)
- datetime64 (requires discussion, pandas uses nanoseconds as unit since epoch, which can represent from years 1677 to 2262)
Some other types that could be considered:
- decimal
- python object
- binary
- date
- time
- timedelta
- period
- complex
And also types based on other types that could be considered:
- date + timezone
- numeric + unit
- interval
- struct
- list
- mapping
- 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
- 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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