Signature for a standard `from_dataframe` constructor function
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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
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
protocol/dataframe_protocol_summary.md の to-be-decided セクション、issue #29 の議論、およびここに示されている Pandas プロトタイプを読みます。提案されている from_dataframe シグネチャと関連オプションを比較し、その後、告知ブログ記事の草稿を確認します。完了条件は、プロジェクトが合意済みの標準シグネチャと、そのサポート対象範囲を記録することです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
One of the "to be decided" items at https://github.com/data-apis/dataframe-api/blob/dataframe-interchange-protocol/protocol/dataframe_protocol_summary.md#to-be-decided is:
Should there be a standard from_dataframe constructor function? This isn't completely necessary, however it's expected that a full dataframe API standard will have such a function. The array API standard also has such a function, namely from_dlpack. Adding at least a recommendation on syntax for this function would make sense, e.g., from_dataframe(df, stream=None). Discussion at https://github.com/data-apis/dataframe-api/issues/29#issuecomment-685903651 is relevant.
In the announcement blog post draft I tentatively answered that with "yes", and added an example. The question is what the desired signature should be. The Pandas prototype currently has the most basic signature one can think of:
def from_dataframe(df : DataFrameObject) -> pd.DataFrame:
"""
Construct a pandas DataFrame from ``df`` if it supports ``__dataframe__``
"""
if isinstance(df, pd.DataFrame):
return df
if not hasattr(df, '__dataframe__'):
raise ValueError("`df` does not support __dataframe__")
return _from_dataframe(df.__dataframe__())
The above just takes any dataframe supporting the protocol, and turns the whole things in the "library-native" dataframe. Now of course, it's possible to add functionality to it, to extract only a subset of the data. Most obviously, named columns:
def from_dataframe(df : DataFrameObject, *, colnames : Optional[Iterable[str]]= None) -> pd.DataFrame:
Other things we may or may not want to support:
- columns by index
- get a subset of chunks
My personal feeling is:
- columns by index: maybe, and if we do then with a separate keyword like
col_indices=None - a subset of chunks: probably not. This is more advanced usage, and if one needs it it's likely one wants to get the object returned by
__dataframe__first, then inspect some metadata, and only then decide what chunks to get.
Thoughts?
- 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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