awslabs / awslabs/python-deequ
Please add RowLevelSchemaValidator support
- 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.**
Knowing which rows pass and which fail is important. The "RowLevelSchemaValidator" has been in deequ for years; is there plans on creating python bindings?
**Describe the solution you'd like**
Access to RowLevelSchemaValidator via python.
**Describe alternatives you've considered**
Using spark to find nulls, out of bound numbers, too large/small strings, etc... is double work. Right now all we can tell is a pass/fail on an entire dataframe. More granular info is needed.
**Additional context**
Being able to run validations like the unit tests would be wonderful : https://github.com/awslabs/deequ/blob/49e970ce9a8bda5e779602d2981379b65c12ba30/src/test/scala/com/amazon/deequ/schema/RowLevelSchemaValidatorTest.scala
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Inizia dal test Deequ indicato, src/test/scala/com/amazon/deequ/schema/RowLevelSchemaValidatorTest.scala, per comprendere il comportamento previsto della validazione a livello di riga. Poi esamina l’API Python esistente e i relativi binding di validazione; il lavoro è completo quando i chiamanti Python possono accedere a risultati equivalenti di RowLevelSchemaValidator, invece di ricevere soltanto informazioni di superamento o fallimento a livello di dataframe.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python, scala, spark
- Ambito
- data-engineering
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Tranquilla
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 45/100