Auto mode analyze dataset error
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評価
調査の方向性
NaN 値を含むデータセットを使って Auto mode の分析を再現することから始め、issue 内の JSON エラーを失敗のシグナルとして使用します。そのデータセットが JSON に変換される、または JSON としてパースされる箇所を追跡します。完了の条件は、無効な JSON エラーなしでデータセットの分析が成功することです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Unexpected token 'N', ..."B_Rating":NaN,"MPAA_"... is not valid JSON
- 主要言語
- Python
- スター
- 17.7k
- フォーク
- 1.7k
- 平均マージ
- 4日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 8
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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