chore: import upstream snapshot with attribution
This commit is contained in:
wehub-resource-sync
@@ -0,0 +1,211 @@
|
||||
# ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
|
||||
# ┃ ██████ ██████ ██████ █ █ █ █ █ █▄ ▀███ █ ┃
|
||||
# ┃ ▄▄▄▄▄█ █▄▄▄▄▄ ▄▄▄▄▄█ ▀▀▀▀▀█▀▀▀▀▀ █ ▀▀▀▀▀█ ████████▌▐███ ███▄ ▀█ █ ▀▀▀▀▀ ┃
|
||||
# ┃ █▀▀▀▀▀ █▀▀▀▀▀ █▀██▀▀ ▄▄▄▄▄ █ ▄▄▄▄▄█ ▄▄▄▄▄█ ████████▌▐███ █████▄ █ ▄▄▄▄▄ ┃
|
||||
# ┃ █ ██████ █ ▀█▄ █ ██████ █ ███▌▐███ ███████▄ █ ┃
|
||||
# ┣━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┫
|
||||
# ┃ Copyright (c) 2017, the Perspective Authors. ┃
|
||||
# ┃ ╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌ ┃
|
||||
# ┃ This file is part of the Perspective library, distributed under the terms ┃
|
||||
# ┃ of the [Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0). ┃
|
||||
# ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from datetime import date, datetime
|
||||
from pytest import mark
|
||||
import pytest
|
||||
import perspective as psp
|
||||
|
||||
client = psp.Server().new_local_client()
|
||||
Table = client.table
|
||||
|
||||
|
||||
class TestUpdatePandas(object):
|
||||
def test_update_df(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, 2, 3, 4]})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [5, 6, 7, 8]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
|
||||
|
||||
def test_update_df_i32_vs_i64(self):
|
||||
tbl = Table({"a": "integer"})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": np.array([5, 6, 7, 8], dtype="int64")})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [5, 6, 7, 8]}
|
||||
|
||||
def test_update_df_bool(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [True, False, True, False]})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [True, False, True, False]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [True, False, True, False, True, False, True, False]
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_str(self):
|
||||
tbl = Table({"a": ["a", "b", "c", "d"]})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": ["a", "b", "c", "d"]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": ["a", "b", "c", "d", "a", "b", "c", "d"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_date(self, util):
|
||||
# set_global_serializer(serializer)
|
||||
tbl = Table({"a": [date(2019, 7, 11)]})
|
||||
|
||||
assert tbl.schema() == {"a": "date"}
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [date(2019, 7, 12)]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [
|
||||
util.to_timestamp(d)
|
||||
for d in [datetime(2019, 7, 11), datetime(2019, 7, 12)]
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
@mark.skip(reason="this test relies on a lossy conversion from datetime -> date.")
|
||||
def test_update_df_date_timestamp(self, util):
|
||||
tbl = Table({"a": [date(2019, 7, 11)]})
|
||||
|
||||
assert tbl.schema() == {"a": "date"}
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [datetime(2019, 7, 12, 0, 0, 0)]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 11)),
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 12)),
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_datetime(self, util):
|
||||
tbl = Table({"a": [datetime(2019, 7, 11, 11, 0)]})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [datetime(2019, 7, 12, 11, 0)]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 11, 11, 0)),
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 12, 11, 0)),
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_datetime_timestamp_seconds(self, util):
|
||||
tbl = Table({"a": [datetime(2019, 7, 11, 11, 0)]})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [datetime(2019, 7, 12, 11, 0)]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 11, 11, 0)),
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 12, 11, 0)),
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_datetime_timestamp_ms(self, util):
|
||||
tbl = Table({"a": [datetime(2019, 7, 11, 11, 0)]})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [datetime(2019, 7, 12, 11, 0)]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 11, 11, 0)),
|
||||
util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 12, 11, 0)),
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_partial(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, 2, 3, 4], "b": ["a", "b", "c", "d"]}, index="b")
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [5, 6, 7, 8], "b": ["a", "b", "c", "d"]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [5, 6, 7, 8], "b": ["a", "b", "c", "d"]}
|
||||
|
||||
def test_df_update_index(self):
|
||||
tbl = Table(pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 4]}))
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [5, 6, 7, 8], "__INDEX__": [0, 1, 2, 3]})
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [5, 6, 7, 8], "index": [0, 1, 2, 3]}
|
||||
|
||||
def test_update_df_partial_implicit(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, 2, 3, 4]})
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [5, 6, 7, 8], "__INDEX__": [0, 1, 2, 3]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [5, 6, 7, 8]}
|
||||
|
||||
def test_update_df_datetime_partial(self, util):
|
||||
tbl = Table({"a": [datetime(2019, 7, 11, 11, 0)], "b": [1]}, index="b")
|
||||
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [datetime(2019, 7, 12, 11, 0)], "b": [1]})
|
||||
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [util.to_timestamp(datetime(2019, 7, 12, 11, 0))],
|
||||
"b": [1],
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_one_col(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, 2, 3, 4], "b": ["a", "b", "c", "d"]})
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [5, 6, 7]})
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
|
||||
"b": ["a", "b", "c", "d", None, None, None],
|
||||
}
|
||||
|
||||
def test_update_df_nonseq_partial(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, 2, 3, 4], "b": ["a", "b", "c", "d"]}, index="b")
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [5, 6, 7], "b": ["a", "c", "d"]})
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [5, 2, 6, 7], "b": ["a", "b", "c", "d"]}
|
||||
|
||||
@pytest.mark.skip
|
||||
def test_update_df_with_none_partial(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, float("nan"), 3], "b": ["a", None, "d"]}, index="b")
|
||||
update_data = pd.DataFrame({"a": [4, 5], "b": ["a", "d"]})
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {
|
||||
"a": [None, 4, 5],
|
||||
"b": [None, "a", "d"],
|
||||
} # pkeys are ordered
|
||||
|
||||
def test_update_df_unset_partial(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, 2, 3], "b": ["a", "b", "c"]}, index="b")
|
||||
update_data = pd.DataFrame(
|
||||
{"a": pd.Series([None, None], dtype=pd.Int32Dtype()), "b": ["a", "c"]}
|
||||
)
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [None, 2, None], "b": ["a", "b", "c"]}
|
||||
|
||||
def test_update_df_nan_partial(self):
|
||||
tbl = Table({"a": [1, 2, 3], "b": ["a", "b", "c"]}, index="b")
|
||||
update_data = pd.DataFrame(
|
||||
{"a": pd.Series([None, None], dtype=pd.Int32Dtype()), "b": ["a", "c"]}
|
||||
)
|
||||
tbl.update(update_data)
|
||||
assert tbl.view().to_columns() == {"a": [None, 2, None], "b": ["a", "b", "c"]}
|
||||
Reference in New Issue
Block a user