pandas_validator 0.5.0

为什么在与熊猫的数据争用中会出现错误

当我们与pandas争用数据时，我们经常使用dataframe。 数据帧非常强大，易于处理。 但是dataframe没有它的模式，所以它允许不规则的值，而不需要注意它。 我们对这些值感到困惑，并影响数据争用的结果。

pandas schema提供验证dataframe或series对象和生成工厂数据的功能。

概述

importpandasaspdimportpandas_validatoraspvclassSampleDataFrameValidator(pv.DataFrameValidator):row_num=5column_num=2label1=pv.IntegerColumnValidator('label1',min_value=0,max_value=10)label2=pv.FloatColumnValidator('label2',min_value=0,max_value=10)validator=SampleDataFrameValidator()df=pd.DataFrame({'label1':[0,1,2,3,4],'label2':[5.0,6.0,7.0,8.0,9.0]})validator.is_valid(df)# True.df=pd.DataFrame({'label1':[11,12,13,14,15],'label2':[5.0,6.0,7.0,8.0,9.0]})validator.is_valid(df)# False.df=pd.DataFrame({'label1':[0,1,2],'label2':[5.0,6.0,7.0]})validator.is_valid(df)# False

要求

• 支持python版本：2.7、3.4、3.5、3.6
• 支持熊猫版本：0.18、0.19

安装

$ pip install pandas_validator

用法

请看下面由ipython笔记本编写的演示。

• Demo in Japanese
• Demo in English

0.5.0（2017-01-06）

• 添加lambdColumnValidator
• 添加IndexValidator
• .validate(df)方法已弃用。请使用.is_valid(df, raise_exception=True)

0.4.0（2015-10-28）

• 热修复：不能包含源文件

0.3.2（2015-10-28）

• python 2.7、3.2、3.3、3.4、3.5支持
• 熊猫0.14、0.15、0.16、0.17支持

0.3.1（2015-10-28）

• 更新支持python版本
• 更新依赖项库版本

0.3.0（2015-07-15）

• 关键错误修复

0.2.0（2015-05-24）

• 支持字符类型验证
• 薄片8测试

0.1.0（2015-05-22）

初次发布。

• 支持整数序列验证器
• 支持float系列验证器
• 支持数据帧验证程序
• 在python2.7和python 3.4上测试

0.0.0（2015-05-17）

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