Simply pytests `subjects_csv` and `sessions_csv` by removing pandas dependency
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评估
调研方向
定位 subjects_csv 和 sessions_csv 的 pytest 覆盖范围，并检查如何使用 pandas 构建或比较示例数据。将这些操作替换为 Python dicts 和 lists，将示例 CSV 数据写成多行字符串，并运行相关的 pytest 测试，以确认在没有 pandas 依赖的情况下它们仍然通过。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I think the use of pandas here is unjustified. All the operations where it's used can be just more cleanly accomplished with python datatypes: dicts and lists.
Originally posted by @dimitri-yatsenko in https://github.com/datajoint/workflow-animal/pull/9#discussion_r775087716
writing a sample CSV file with sample data can be made much simpler. Consider simply writing a multiline string into a file.
Originally posted by @dimitri-yatsenko in https://github.com/datajoint/workflow-animal/pull/9#discussion_r775087876
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 10
- 派生
- 44
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
在浏览器里用你自己的 GitHub 账号启动这个项目的开发容器。
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
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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