Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

[Feature Request] Add support for clipping values during type enforcement

Đang mở
#273 5 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
45/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
data

Hướng nghiên cứu

Issue không nêu tên tệp hoặc test; trước tiên hãy xác định điểm vào của việc enforcement schema và casting, sau đó kiểm tra cách các giới hạn của dtype số được xử lý. Tính năng được hoàn tất khi một tùy chọn như out_of_bounds="clip" giới hạn các giá trị trong khoảng từ giá trị nhỏ nhất đến giá trị lớn nhất của kiểu đích mà không thay đổi hành vi hiện có theo mặc định.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Is your feature request related to a problem? Please describe.

Currently, when enforcing a schema where data exceeds the range of the target dtype (e.g., a value of 260 for a uint8 column), the operation may fail or lead to silent overflows. In production environments, it is often preferable to bound these values rather than allowing the pipeline to crash or produce corrupted data.

Describe the solution you'd like

I would like to see an option—perhaps a parameter like out_of_bounds="clip"—within the schema enforcement logic. When enabled, any value exceeding the maximum or minimum of the target numeric type would be clipped to that type's limit.

Example Scenario

Target Dtype: uint8 (Range: 0 to 255)

Input Value: 260

Expected Result (with clipping): 255

Describe alternatives you've considered

The current alternative is to manually call .clip() on the DataFrame before validation, but this duplicates logic that could be handled more efficiently during the schema enforcement/casting phase.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
618
Fork
21
Merge trung bình
14 giờ 34 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
7

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của Quantco/dataframely

Tất cả issue của Quantco/dataframely

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.