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register_pandas_dataframe crashes kernel when receiving dataframe with multiple columns with same name

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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
30/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
azure, jupyter-notebook, pandas, python
Domínio
data, machine-learning

Direção de pesquisa

Comece executando o exemplo de pandas DataFrame da issue com nomes de coluna duplicados e observe a saída do kernel. O payload identifica a fonte da documentação de TabularDatasetFactory em AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.data.dataset_factory.tabulardatasetfactory.yml, mas nenhum arquivo de implementação ou teste é indicado. Considera-se concluído quando a falha retorna feedback útil sem causar o crash do IPython kernel.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

My Synapse kernel crashed when I tried to register a dataset where the dataframe had multiple columns with the same name. I am not completely sure if this is the correct place to post this, but this is the best place I could find.

Minimum reproducible example:

dataset = Dataset.Tabular.register_pandas_dataframe(
    dataframe = pd.DataFrame([[1,2],[1,2]], columns=['a', 'a']),
    target = datastore,
    name = "bad_dataframe",
    show_progress=True,
)

What I would expect:
To get some feedback about why it fails, and the kernel should not crash.

What I get:

Validating arguments.
Arguments validated.
Successfully obtained datastore reference and path.
Uploading file to managed-dataset/13e4b3c6-8730-4951-bde5-2d2bc6456e2d/
InternalError: Ipython kernel exits with code -11. Please restart your session.
Document Details

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Linguagem predominante
Jupyter Notebook
Estrelas
4.4k
Forks
2.6k
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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