一个Hy库，它通过包装Python流行的数据库（如Pandas和Matplotlib）来提供Lispy函数接口。
dev-aa-test-1的Python项目详细描述
HyFive公司
什么是HyFive？在
HyFive是一个Hy库，它通过包装Python流行的数据库（如Pandas和Matplotlib）来提供一个Lispy函数接口。在
HyFive vs.香草熊猫
熊猫有自己的怪癖。它的范围从没有filter方法到对join与SQL有不同的定义。这从Pandas and SQL之间令人困惑的比较中可以看出。HyFive的目标是提供一个尽可能接近Spark'sSQL and DataFrame的Lispy接口。在
从函数式编程的角度来看，Pandas接口很难组合，这与sparksql的方法链接约定不同。由于这一困难，Pandas经常不正当地鼓励数据帧的短名称，而倾向于创建中间变量，这会造成名称空间的混乱。在
HyFive使用Hy的线程宏来模拟Spark DataFrame的方法链接约定，同时使用熟悉的Pandas数据帧。考虑下面的HyFive片段：
(setvDATAFRAME(->NAME-REGISTRY(hf.with-column"variant"(let[mod-res-id(hf.mod"resident_id"3)](hf.cond-col[(hf.eq?mod-res-id1)(hf.lit"a")][(hf.eq?mod-res-id2)(hf.lit"b")][:else(hf.lit"c")])))(hf.filter(hf.is-in"variant"["a""b"]))(hf.joinAGE-REGISTRY:on"resident_id")(hf.group-by"variant")(hf.agg{"min_age"(hf.min"age")"mean_age"(hf.mean"age")"std_age"(hf.std"age")"max_age"(hf.max"age")})(hf.order-by"min_age":descTrue)))
在这里，我们执行添加列、筛选行、连接表、聚合组和排序行的简单操作。除了Lispycond，这些操作将有一对一的转换来Spark dataframe或SQL。在
相比之下，在纯熊猫身上则需要更加努力：
^{pr2}$Pandas版本的可读性较差，我们失去了Spark dataframe或SQL的一对一转换。在
尝试HyFive
克隆存储库，并在的根目录上，在终端上输入以下命令：
./run build-docker
使用以下命令运行单元测试：
./run unit-tests .
通过运行以下命令调用Hy REPL：
./run repl
最后，使用以下方法导入HyFive：
(import[hyfive:ashf])
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