Allow to pass through columns
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评估
调研方向
首先跟踪入口点 FeaturesForwardModelSchema.validate 和提议的 DataframelyOptions 配置。比较两个 strict=False API 备选方案，并定义验证应如何保留未指定的列；完成标准是示例保留 extra_col，同时仍然验证 claim 和 cost，并有覆盖所选 API 的测试。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I have a dataframe with a lot of columns (>100) and would like to not need to specify all of them.
Would it be possiuble to support a strict = False mode and/or to specify types for multiple columns?
Maybe such an api:
class FeaturesForwardModelSchema(dy.Schema):
claim = dy.String(primary_key=True, nullable=False)
cost = dy.Int64(primary_key=True, nullable=False)
dataframely_options: DataframelyOptions(strict=False)
df = pl.DataFrame({
"claim": ["a"],
"cost": [1],
"extra_col": ["foo"],
})
df_validated = FeaturesForwardModelSchema.validate(df)
df_validated["extra_col"]
alternatively, maybe something like this?
FeaturesForwardModelSchema.validate(df, strict=False)
Although this could be quite annoying, needing to specify it every time
- 主要语言
- Python
- 星标
- 618
- 派生
- 21
- 平均合并
- 14 小时 34 分钟
- 30 天内合并 PR
- 7
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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