Original en inglés: https://argusic.com/subject/pandas
pandas
Biblioteca flexible y potente de análisis / manipulación de datos para Python, que proporciona estructuras de datos etiquetadas similares a los objetos data.frame de R, funciones estadísticas y mucho más.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonBSD-3-Clausecommit 63651d6717fa
Python, licencia BSD-3-Clause. El proyecto se describe a sí mismo como: alignment, data analysis, data science, flexible, pandas y python.
pandas funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 32 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
pandas 0+untagged.1.g63651d6 is built from source, installed in a virtualenv at /tmp/pandas_venv, imports and executes basic DataFrame operations (describe, sum) correctly, and passes 2029 test cases in the frame/methods/ test suite
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Missing python3.12-dev headers (Python.h, pyconfig.h) needed by Meson build system for Cython compilation8 minutos
- Cython sanity check failed because pyconfig.h includes a multiarch sub-path (x86_64-linux-gnu/python3.12/pyconfig.h) that wasn't on the include path2 minutos
- Tiempo de instalación
- 32 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 27 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python -m pytest pandas/tests/frame/methods/ -q --no-header -k 'not dateutil' -x returned: 2029 passed, 118 skipped, 23 deselected, 12 xfailed, 1 failed (pre-existing timezone data issue, not build related)
- Tokens de modelo usados
- 226.497
- Commit exacto probado
- 63651d6717fa
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
0.01s call pandas/tests/frame/methods/test_asfreq.py::TestAsFreq::test_tz_aware_asfreq_smoke[Se… 0.01s call pandas/tests/frame/methods/test_compare.py::test_compare_multi_index[1] 0.01s call pandas/tests/frame/methods/test_compare.py::test_compare_multi_index[0] 0.01s call pandas/tests/frame/methods/test_drop.py::TestDataFrameDrop::test_drop =========================== short test summary info ============================ FAILED pandas/tests/frame/methods/test_reindex.py::TestReindexSetIndex::test_reindex_timestamp_with… !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! stopping after 1 failures !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 1 failed, 2029 passed, 118 skipped, 23 deselected, 12 xfailed in 10.58s The build and install succeeded. 2029 tests passed, 2 failures were pre-existing timezone data issu… tokens used 226,497 The build and install succeeded. 2029 tests passed, 2 failures were pre-existing timezone data issu…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 32 minutos.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia BSD-3-Clause, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/pandas)Preguntas
- ¿Funciona pandas?
- Sí. pandas funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 32 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic pandas?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 63651d6717fa. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar pandas?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,08 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda pandas en instalarse?
- 32 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita pandas una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar pandas?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de pandas?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.