Я ищу какой-либо существующий стандарт или соглашения, используемые в других подобных библиотеках. которые я могу использовать в качестве вдохновения.
Например, вот как я создаю и загружаю источник данных:
Код: Выделить всё
import pandas as pd
import kawa
...
cities_and_countries = pd.DataFrame([
{'id': 'a', 'country': 'FR', 'city': 'Paris', 'measure': 1},
{'id': 'b', 'country': 'FR', 'city': 'Lyon', 'measure': 2},
])
unique_id = 'resource_{}'.format(uuid.uuid4())
loader = kawa.new_data_loader(df=self.cities_and_countries, datasource_name=unique_id)
loader.create_datasource(primary_keys=['id'])
loader.load_data(reset_before_insert=True, create_sheet=True)
Код: Выделить всё
import pandas as pd
import kawa
...
df = (kawa.sheet(sheet_name=unique_id)
.order_by('city', ascending=True)
.select(K.col('city'))
.limit(1)
.compute())
- Какие основные методы (например, фильтрация, агрегирование и т. д.) следует ли мне обязательно реализовать реализацию для объектов, подобных фреймам данных?
- Следует ли мне сосредоточиться на поддержке цепочки методов, как в pandas (например,
.groupby().agg()), или существуют ли другие шаблоны, которые хорошо подходят для
манипулирования фреймами данных? - Как следует ли мне обрабатывать функции ввода/вывода (например, чтение/запись
в CSV, JSON, SQL)?
Заранее спасибо!
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... hon-librar