Hacktoberfest 2026: as issues que os mantenedores marcaram para outubro, abertas e boas para iniciantes. Ver issues do Hacktoberfest

Implicit alignment in operations

Aberta
  • Algo errado?
#12 10 comentários 1 reação 0 responsáveis Ver no GitHub

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
pandas, python
Domínio
api, data

Direção de pesquisa

Comece revisando o comportamento e os exemplos descritos aqui; em seguida, leia a issue #2 do dataframe-api vinculada e a discussão com 10 comentários para conhecer o consenso existente. Nenhum arquivo, teste ou ponto de entrada é nomeado; a tarefa estaria concluída quando houvesse um escopo padrão definido e uma especificação acordada para o alinhamento implícito.

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

Descrição

In https://github.com/pydata-apis/dataframe-api/issues/2 there seems to be some agreement that row-labels are an important component of a dataframe. Pandas takes this a step further by using them for alignment in many operations involving multiple dataframes.

In [10]: a = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3]}, index=['a', 'b', 'c'])

In [11]: b = pd.DataFrame({"A": [2, 3, 1]}, index=['b', 'c', 'a'])

In [12]: a
Out[12]:
   A
a  1
b  2
c  3

In [13]: b
Out[13]:
   A
b  2
c  3
a  1

In [14]: a + b
Out[14]:
   A
a  2
b  4
c  6

In the background there's an implicit a.align(b), which reindexes the dataframes to a common index. The resulting index will be the union of the two indices.

A few other places this occurs

  • Indexing a DataFrame / Series with an integer or boolean series
  • pd.concat
  • DataFrame constructor

Do we want to adopt this behavior for the standard?

Linguagem predominante
Python
Estrelas
106
Forks
22
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.

Mais de data-apis/dataframe-api

Todas as issues de data-apis/dataframe-api

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.