Which datatypes does `to_dense` accept?
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 半日
- 初心者へのやさしさ
- 38/100
調査の方向性
まず、issue で言及されている公開エントリーポイント fast_array_utils.conv.to_dense と fast_array_utils.conv.scipy.to_dense を読んでください。pandas DataFrame の例を含め、どの入力データ型がサポートされているかを文書化し、2 つのエントリーポイントが分かれている理由を説明してください。サポートされている入力とそれらの関係がユーザーに明確になれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Thank you for this package!
I was wondering if you could extend either the functionality or the documentation of supported input datatypes of to_dense
For example the following common use-case works:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: from fast_array_utils.conv import to_dense
In [4]: to_dense(pd.DataFrame(np.random.randn(100,5)))
but it is not documented.
Furthermore, I was wondering why you split the functionality into: fast_array_utils.conv.scipy.to_dense and fast_array_utils.conv.to_dense
For me the advantage of this function is precisely not having to think about the which kind of array we are putting in.
Thank you!
- 主要言語
- Python
- スター
- 15
- フォーク
- 5
- 平均マージ
- 10時間 33分
- マージ済み PR（30日）
- 9
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
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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