【单词】：熊猫数据类型
dataenforce的Python项目详细描述
#概述
`data enforce`是一个python包，用于使用python 3类型提示强制pandas数据帧的列名和类型。
以意想不到的方式打破。使用“dataenforce”，您可以为函数提供一个清晰的接口，并确保在使用代码时输入的数据帧具有正确的格式。
或者只导入“dataenforce”文件夹。
您可以对提供的类使用类型提示来指示输入数据帧应具有的形状，以及验证修饰符，以确保在每个函数调用中都尊重格式。
“location”]
传递
```
如果只想指定需要的列的子集，可以使用省略号：
``py
def process_data（data:dataset[“id”，“name”，“location”，…]）
pass
````
“longitude”：float]）
pass
```
只有名称和类型的组合才是可能的：`dataset[“id”：int，“name”]`.
\“纬度”，“经度”]
“timestamp”]）
pass
```
forcing:`@validate`
`@validate`decorator确保在调用函数时输入的“dataset”具有正确的格式，否则会引发“typeerror”。
``py
validate
将panda导入为pd
@validate
def process_data（data:dataset[“id”，“name”]）：
pass
process_data（pd.dataframe（dict（id=[1,2]，name=[“alice”，“bob”]））））；works
process_data（pd.dataframe（dict（id=[1,2]）；引发类型错误，缺少列名
```
如何测试
`dataenforce`使用'pytest'作为测试库。如果安装了“pytest”，则在根文件夹中的命令行中运行“pytest”。
这意味着您可以自由使用库并重新分发它，前提是保留版权
*依赖关系：pandas&numpy
`data enforce`是一个python包，用于使用python 3类型提示强制pandas数据帧的列名和类型。
以意想不到的方式打破。使用“dataenforce”，您可以为函数提供一个清晰的接口，并确保在使用代码时输入的数据帧具有正确的格式。
或者只导入“dataenforce”文件夹。
您可以对提供的类使用类型提示来指示输入数据帧应具有的形状，以及验证修饰符，以确保在每个函数调用中都尊重格式。
“location”]
传递
```
如果只想指定需要的列的子集，可以使用省略号：
``py
def process_data（data:dataset[“id”，“name”，“location”，…]）
pass
````
“longitude”：float]）
pass
```
只有名称和类型的组合才是可能的：`dataset[“id”：int，“name”]`.
\“纬度”，“经度”]
“timestamp”]）
pass
```
forcing:`@validate`
`@validate`decorator确保在调用函数时输入的“dataset”具有正确的格式，否则会引发“typeerror”。
``py
validate
将panda导入为pd
@validate
def process_data（data:dataset[“id”，“name”]）：
pass
process_data（pd.dataframe（dict（id=[1,2]，name=[“alice”，“bob”]））））；works
process_data（pd.dataframe（dict（id=[1,2]）；引发类型错误，缺少列名
```
如何测试
`dataenforce`使用'pytest'作为测试库。如果安装了“pytest”，则在根文件夹中的命令行中运行“pytest”。
这意味着您可以自由使用库并重新分发它，前提是保留版权
*依赖关系：pandas&numpy
欢迎加入QQ群-->： 979659372
