Nullable column missing fails validate(..., cast=True)
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评估
调研方向
从 issue 中展示的 validate(..., cast=True) 行为开始，跟踪缺失的 schema 列是如何处理的。检查现有文档和 issue 讨论，以了解预期的 nullable 列语义；应通过在存在 column_b 且其填充为 nulls 的情况下成功验证该示例来证明已完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
If a column is nullable, why do we not allow dataframely to create the column if it doesn't exist yet (filled with nulls) when casting? I realise you've probably thought about this but I couldn't find an explicit mention of this in the docs or GitHub issues.
import dataframely as dy
import polars as pl
class TableSchema(dy.Schema):
column_a = dy.String(nullable=False)
column_b = dy.String(nullable=True)
df = pl.DataFrame({"column_a": 0})
TableSchema.validate(df, cast=True)
# Raises SchemaError
# SchemaError: 1 missing columns for schema 'TableSchema': 'column_b'
- 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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