Add most functions to the Expr class so that they're chainable.

Aberta
#1,064 5 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
3/5
Tempo estimado
1-2 dias
Facilidade para iniciantes
42/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python
Domínio
data

Direção de pesquisa

Comece pela classe Expr e pelo módulo functions referenciado na issue; depois compare os métodos existentes de Expr com as funções que recebem uma expressão como entrada. Adicione métodos encadeáveis para as funções aplicáveis, mantendo a API do módulo functions; o padrão mostrado col("id1").abs().alias("id1") e o exemplo com múltiplas entradas devem funcionar ao final.

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

Descrição

enhancement

Is your feature request related to a problem or challenge? Please describe what you are trying to do.
Instead of doing

df.select(
    F.abs(
        col("id1")
        )
    .alias("id1")
    )

It would be nicer to do

df.select(
    col("id1")
    .abs()
    .alias("id1")
    )

Describe the solution you'd like
This is already partly there, for example, alias is already in the Expr class. It would be a bit tedious but easy to add under class Expr, for example:

def abs(self) -> datafusion.Expr:
    """Return the absolute value of a given number.

    Returns:
    --------
    Expr
        A new expression representing the absolute value of the input expression.
    """
    return F.abs(self)

Describe alternatives you've considered
if it weren't for the type hinter, monkey patching.

Additional context
There will still be functions that don't make sense to chain off of a call to col such as when since it doesn't return an Expr. But, even functions that take multiple inputs can have this for instance col("a").atan2("b"). Additionally, this is completely backwards compatible since I'm not proposing eliminating the functions module.

Linguagem predominante
Python
Estrelas
605
Forks
176
Merge médio
1d 23h
PRs com merge (30d)
8

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

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.

Mais de apache/datafusion-python

Todas as issues de apache/datafusion-python

Issues semelhantes

Mais issues de Python

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.