Section on indexing should cover index arrays
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- pandas, python
- 領域
- data, documentation
調査の方向性
_episodes/09-extracting-data.md から始め、そのデータ選択に関する内容を、リンクされている pandas のブールインデックス参照ドキュメントと比較します。レッスン内の後半にあるフィルタリングと選択の例を確認し、その後、ブール配列を導入し、pandas.Index オブジェクトについて簡単に説明するためのドキュメントの範囲を定めます。後の用途に先立って基礎概念が扱われていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
This is about the episode on selecting data
- Using boolean arrays for indexing is a foundational concept. It is also used many times later in the material (e.g. filtering/selecting using conditions). However it isn't really introduced properly in the preceding material.
- In this context, it might also be worthwhile to talk a little bit about
pandas.Indexobjects.
- 主要言語
- 言語のデータがありません
- スター
- 37
- フォーク
- 70
- 平均マージ
- 1分
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
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。
datacarpentry/python-socialsci のほかの issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
-
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 62/100
-
難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 35/100
-
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 55/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 50/100
datacarpentry/python-socialsci の issue をすべて見る
似ている issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 75/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
open-compass/VLMEvalKit#1705 ·
-
Feature Request units
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
spacetelescope/synphot_refactor#447 · コメント 2 件 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
TauricResearch/TradingAgents#1397 ·