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Distance analyzer for detecting feature drift with PyDeequ
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 826
- Fork
- 158
- Merge medio
- 9g 22h
- PR unite (30g)
- 3
Descrizione
**Is your feature request related to a problem? Please describe.**
It looks like in PyDeequ 1.1.1 the [Deequ distance analyzer](/awslabs/deequ/blob/master/src/main/scala/com/amazon/deequ/analyzers/Distance.scala) is not available. It means that this type of analyzer cannot be run via PyDeequ.
**Describe the solution you'd like**
I'd like to run the distance analysis on my data, so that I can detect feature drift via the 2 methods currently available in Deequ (L-infinity and chi-squared). I'd like to be able to do this in the same way as with the other analyzers.
Are there any plans to add this analyzer in the future?
**Describe alternatives you've considered**
I've read the [documentation](/awslabs/python-deequ/blob/master/docs), but couldn't find anything related to the distance analyzer.
As a hacky workaround, I experimented with invoking the [numericalDistance()](/awslabs/deequ/blob/master/src/main/scala/com/amazon/deequ/analyzers/Distance.scala#L56) method directly with Py4J, but found that instantiating a Scala object of [QuantileNonSample[Double]](https://github.com/awslabs/deequ/blob/master/src/main/scala/com/amazon/deequ/analyzers/QuantileNonSample.scala#L25) doesn't seem to be a straightforward thing to do in Python.
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Inizia dalla documentazione del repository e dal file Deequ Distance.scala indicato, quindi confronta i metodi richiesti L-infinity e chi-squared con il modo in cui gli altri analyzer vengono esposti in PyDeequ. Esamina numericalDistance() e la dipendenza QuantileNonSample[Double]. Il lavoro è completato quando l'analisi della distanza può essere eseguita da Python nello stesso modo degli altri analyzer e la documentazione la descrive.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python, scala
- Ambito
- analytics, data
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Tranquilla
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 45/100