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DOCS-#3953: Add docs and notebook examples on running Modin with OmniSci #4001

Merged
merged 43 commits into from
Mar 3, 2022

Conversation

Rubtsowa
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Contributor

@Rubtsowa Rubtsowa commented Jan 19, 2022

Signed-off-by: Maria Rubtsova maria.rubtsova@intel.com

What do these changes do?

  • commit message follows format outlined here
  • passes flake8 modin/ asv_bench/benchmarks scripts/doc_checker.py
  • passes black --check modin/ asv_bench/benchmarks scripts/doc_checker.py
  • signed commit with git commit -s
  • Resolves Add docs and notebook examples on running Modin with OmniSci #3953 ?
  • tests added and passing
  • module layout described at docs/developer/architecture.rst is up-to-date

@Rubtsowa Rubtsowa requested a review from a team as a code owner January 19, 2022 14:12
@codecov
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codecov bot commented Jan 19, 2022

Codecov Report

Merging #4001 (59217f6) into master (e5e9634) will increase coverage by 3.48%.
The diff coverage is n/a.

Impacted file tree graph

@@            Coverage Diff             @@
##           master    #4001      +/-   ##
==========================================
+ Coverage   86.87%   90.36%   +3.48%     
==========================================
  Files         205      207       +2     
  Lines       16979    19510    +2531     
==========================================
+ Hits        14751    17630    +2879     
+ Misses       2228     1880     -348     
Impacted Files Coverage Δ
...mplementations/omnisci_on_native/omnisci_worker.py 61.76% <0.00%> (-28.11%) ⬇️
...ns/pandas_on_ray/partitioning/virtual_partition.py 90.38% <0.00%> (-2.17%) ⬇️
modin/core/storage_formats/base/query_compiler.py 97.20% <0.00%> (-2.02%) ⬇️
modin/core/dataframe/algebra/fold.py 100.00% <0.00%> (ø)
modin/core/execution/ray/common/__init__.py 100.00% <0.00%> (ø)
modin/core/storage_formats/base/doc_utils.py 100.00% <0.00%> (ø)
...ore/execution/ray/generic/partitioning/__init__.py 100.00% <0.00%> (ø)
...mplementations/pandas_on_ray/dataframe/__init__.py 100.00% <0.00%> (ø)
...ementations/pandas_on_ray/partitioning/__init__.py 100.00% <0.00%> (ø)
modin/pandas/window.py 100.00% <0.00%> (ø)
... and 26 more

Continue to review full report at Codecov.

Legend - Click here to learn more
Δ = absolute <relative> (impact), ø = not affected, ? = missing data
Powered by Codecov. Last update e5e9634...59217f6. Read the comment docs.

@modin-bot
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modin-bot commented Jan 19, 2022

TeamCity Python test results bot

Tests PASSed

Tests Logs
sx..ssssxs.sxxxx.x.xssssxss [ 92%]
sssss.xs.x.sssxxs.xxxxssss...xxxsssssssssssx.sssssssxxxxssxsss.xss.sxxss [ 92%]
.xssss.xssssssssxxxssxxsxxxss.sssxssxs.xsssssxxs.ssssxxxx.xxxxx.sssxxxxsx [ 92%]
xxsss...xxxxxxsxxsssx.x..xxsssxxxssssxsxxsxx.xxssssxxxss.ssxx.x.x.xxsss. [ 92%]
xx.xssssxxssx..xssxss.sssssxsssxssxxxxxx.ssssssxx..x.sssxxxsx.sxxxsxxsss [ 92%]
ssssxsxx.xssssssssxssssx.x.sxsssssxssssxx.sssxssxxxsxssxssss.xxssxsxssxx [ 93%]
.xsxxssssssssssxxxssssssssssssssssssxsssxsx..ssssssssssssssssssssssssxss [ 93%]
ssssssssssssxxxsxxssss.s.xsssssssssssssssssxssss.xsssssssssss.xxxssssxss [ 93%]
ssxxs.ssssss.sssssxxxsss.xssss...xxxssxxssssxssss.x...xxxx.xxxxxxsssssss [ 93%]
sss..sssxxx.sssssssssssssx..x.xxxxsssxxxx.xxsxsssxxxxxxsxxssssxsssssssxx [ 93%]
s.xsssssssssssxxxssssssssssssssssssssxxxssssssssssssssssx.xssssxsssxxsssx [ 93%]
.xssssssssxssss.ssssssssxxxsssssssssssxsxxsssssssssssssxsssssssxxssss..s [ 93%]
sssssss.sssssssssssssssssssssssssssssxxx.ssssssssssssssssssssssssssssss. [ 94%]
.xxxxssssssssssss.sssssssssssxssssxsssssssssxsssssssssssssssxss.xsssxxss [ 94%]
ssxxsxsxsssssssssssssssssssssxssxssssssssss.ssssxssssssssssssssxsssssxss [ 94%]
sxssss.sssssssssssssssssssssss.xssssssssssssssssssssssssssssxsssssssxsss [ 94%]
s.xssssssssxssssssssssssssssssssssssssssxsssssssssssssssssssssxssxxsxxsssss [ 94%]
ssxsssssssxssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssxsssss.ss [ 94%]
ssssssssssssssssssssxx.sssss.sxssss..sssssssssss.sss.ssss.sxsssssssssssss [ 94%]
sss.ss.sss.ssssssssssssss.xssssssssssssss.s...s....sx..ss.s.s.s...s..s.s [ 95%]
...s..s......s..s.....s........s......................sx.............x.. [ 95%]
........s..................................s...ss....................... [ 95%]
............s.....s......................................s.......s...... [ 95%]
......................ss...s..s............................s..s........s [ 95%]
..............s............................................................... [ 95%]
........................................................................ [ 95%]
........................................................................ [ 96%]
........................................................................ [ 96%]
........................................................................ [ 96%]
........................................................................ [ 96%]
........................................................................ [ 96%]
.......x...............xx.........x....................xxx........................... [ 96%]
........................................................................ [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
........................................x............................... [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
........................................................................ [ 98%]
........................................................................ [ 98%]
........................................................................ [ 98%]
........................................................................ [ 98%]
.x..x.s...................x............s...........sssssssssssssss..ss.. [ 98%]
.ssssss.x.sssss..sssssss.....s.s..s.sxs..sss.....ss.ss.s.ss............. [ 98%]
...xs..ss.xsx..............ss....s....x...............x................x [ 98%]
..............s....xs....x....................s..s...................... [ 99%]
s...ss..............s.s.ss.....x.........s.sss.s..s..s.sss.............. [ 99%]
sss...s..ssss........s......s.s...s...............sss..s........s..s.... [ 99%]
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sssss.....s.sss..s..........................s....s..ss.s..s..s........s. [ 99%]
....................ss.............s........s.s......................... [ 99%]
...x................s.......s......................................sssss [ 99%]
ssssssssssssssss....s...........                                         [100%]error: object directory /localdisk/tc_agent/system/git/git-CE4319E5.git/objects does not exist; check .git/objects/info/alternates
fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

= 8809 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 26079 warnings in 147.37s (0:02:27) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-7.0.1, pluggy-1.0.0
benchmark: 3.4.1 (defaults: timer=time.perf_counter disable_gc=False min_rounds=5 min_time=0.000005 max_time=1.0 calibration_precision=10 warmup=False warmup_iterations=100000)
rootdir: /modin, configfile: setup.cfg
plugins: benchmark-3.4.1, cov-2.11.0, forked-1.4.0, xdist-2.5.0
collected 2075 items

modin/pandas/test/test_io.py ........................................... [  2%]
........................................................................ [  5%]
.............................................ssssssssssssssssssss.ss.ss. [  9%]
ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ssssssssssssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss. [ 12%]
ss.ss.ss.ssssssssssssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.sssssssss [ 15%]
sssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ssssssssssssssssssss.ss.ss. [ 19%]
ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ssssssssssssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss. [ 22%]
ss.ss.ss.ssssssssssssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.sssssssss [ 26%]
sssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss............................ [ 29%]
........................................................................ [ 33%]
........................................................................ [ 36%]
........................................................................ [ 40%]
........................................................................ [ 43%]
........................................................................ [ 47%]
........................................................................ [ 50%]
........................................................................ [ 54%]
........................................................................ [ 57%]
.................................s...................................... [ 61%]
........................................................................ [ 64%]
........................................................................ [ 68%]
........................................................................ [ 71%]
........................................................................ [ 74%]
........................................................................ [ 78%]
........................................................................ [ 81%]
........................................................................ [ 85%]
........................................................xxxxxxxxxxxxxxxx [ 88%]
xxxxxxxx................................................................ [ 92%]
........................................................................ [ 95%]
....................................X.........x....................xx... [ 99%]
......ss........                                                         [100%]

---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml


= 1708 passed, 339 skipped, 27 xfailed, 1 xpassed, 3332 warnings in 110.86s (0:01:50) =
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-7.0.1, pluggy-1.0.0
benchmark: 3.4.1 (defaults: timer=time.perf_counter disable_gc=False min_rounds=5 min_time=0.000005 max_time=1.0 calibration_precision=10 warmup=False warmup_iterations=100000)
rootdir: /modin, configfile: setup.cfg
plugins: benchmark-3.4.1, cov-2.11.0, forked-1.4.0, xdist-2.5.0
gw0 I / gw1 I / gw2 I / gw3 I / gw4 I / gw5 I / gw6 I / gw7 I / gw8 I / gw9 I / gw10 I / gw11 I / gw12 I / gw13 I / gw14 I / gw15 I / gw16 I / gw17 I / gw18 I / gw19 I / gw20 I / gw21 I / gw22 I / gw23 I / gw24 I / gw25 I / gw26 I / gw27 I / gw28 I / gw29 I / gw30 I / gw31 I / gw32 I / gw33 I / gw34 I / gw35 I / gw36 I / gw37 I / gw38 I / gw39 I / gw40 I / gw41 I / gw42 I / gw43 I / gw44 I / gw45 I / gw46 I / gw47 I
gw0 [49527] / gw1 [49527] / gw2 [49527] / gw3 [49527] / gw4 [49527] / gw5 [49527] / gw6 [49527] / gw7 [49527] / gw8 [49527] / gw9 [49527] / gw10 [49527] / gw11 [49527] / gw12 [49527] / gw13 [49527] / gw14 [49527] / gw15 [49527] / gw16 [49527] / gw17 [49527] / gw18 [49527] / gw19 [49527] / gw20 [49527] / gw21 [49527] / gw22 [49527] / gw23 [49527] / gw24 [49527] / gw25 [49527] / gw26 [49527] / gw27 [49527] / gw28 [49527] / gw29 [49527] / gw30 [49527] / gw31 [49527] / gw32 [49527] / gw33 [49527] / gw34 [49527] / gw35 [49527] / gw36 [49527] / gw37 [49527] / gw38 [49527] / gw39 [49527] / gw40 [49527] / gw41 [49527] / gw42 [49527] / gw43 [49527] / gw44 [49527] / gw45 [49527] / gw46 [49527] / gw47 [49527]

........................................................................ [  0%]
........................................................................ [  0%]
........................................................................ [  0%]
........................................................................ [  0%]
........................................................................ [  0%]
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..........................................x............................. [  1%]
.................................x...................................... [  1%]
........................................................................ [  1%]
..............................................x......................... [  1%]
........................................................................ [  1%]
........................................................................ [  1%]
........................................................................ [  1%]
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........................................................................ [  2%]
......................................................................... [  2%]
........................................................................ [  2%]
........................................................................ [  2%]
........................................................................ [  2%]
........................................................................ [  2%]
......................................................................... [  3%]
......................................................................... [  3%]
......................................................................... [  3%]
......................................................................... [  3%]
........................................................................ [  3%]
...........................................................x............ [  3%]
.......................................................................... [  3%]
.......................................................................... [  4%]
........................................................................... [  4%]
........................................................................ [  4%]
........................................................................ [  4%]
........................................................................ [  4%]
......................................................................... [  4%]
........................................................................ [  4%]
......................................................................... [  5%]
........................................................................... [  5%]
.......................................................................... [  5%]
...x..................................................................... [  5%]
........................................................................ [  5%]
...........................................................x............ [  5%]
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ssssssssssss.ssssssssss.ss.ss.ssss.sssss.ssssssssssssssssssssssssssssssss [ 20%]
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ssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss [ 87%]
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fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

= 8809 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 26079 warnings in 147.37s (0:02:27) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful


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modin-bot commented Jan 19, 2022

TeamCity Ray test results bot

Tests PASSed

Tests Logs
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...�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2829)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2829)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2829)�[0m 
.................�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2732)�[0m FutureWarning: Passing None for skipna is deprecated and will raise in a futureversion. Pass True instead. Only boolean values will be allowed in the future.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2732)�[0m FutureWarning: Passing None for skipna is deprecated and will raise in a futureversion. Pass True instead. Only boolean values will be allowed in the future.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4631)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
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...�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2732)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2732)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2732)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2732)�[0m 
........�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m becomes:
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m 
..................�[2m�[33m(raylet)�[0m E0303 09:50:32.380511477    7974 server_chttp2.cc:48]        {"created":"@1646329832.380432462","description":"No address added out of total 1 resolved","file":"src/core/ext/transport/chttp2/server/chttp2_server.cc","file_line":935,"referenced_errors":[{"created":"@1646329832.380426699","description":"Failed to add any wildcard listeners","file":"src/core/lib/iomgr/tcp_server_posix.cc","file_line":348,"referenced_errors":[{"created":"@1646329832.380398230","description":"Address family not supported by protocol","errno":97,"file":"src/core/lib/iomgr/socket_utils_common_posix.cc","file_line":446,"os_error":"Address family not supported by protocol","syscall":"socket","target_address":"[::]:41490"},{"created":"@1646329832.380425571","description":"Unable to configure socket","fd":17,"file":"src/core/lib/iomgr/tcp_server_utils_posix_common.cc","file_line":217,"referenced_errors":[{"created":"@1646329832.380421856","description":"Address already in use","errno":98,"file":"src/core/lib/iomgr/tcp_server_utils_posix_common.cc","file_line":191,"os_error":"Address already in use","syscall":"bind"}]}]}]}
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=7121)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=7121)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=7121)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=7121)�[0m becomes:
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=7121)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=7121)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=7121)�[0m 
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..........................................x.....�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m becomes:�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2367)�[0m 
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............................�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m becomes:
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m 
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=2826)�[0m 
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...............x.....x.�[2m�[36m(deploy_ray_func pid=4224)�[0m FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError.  Select only valid columns before calling the reduction.
...............x....... [ 96%]
.......xs.s..s...............................................�[2m�[36m(apply_func pid=4460)�[0m FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError.  Select only valid columns before calling the reduction.
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fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

= 8809 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 25373 warnings in 174.48s (0:02:54) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful


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modin-bot commented Jan 19, 2022

TeamCity Dask test results bot

Tests PASSed

Tests Logs
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fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

= 8809 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 25372 warnings in 448.46s (0:07:28) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-7.0.1, pluggy-1.0.0
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collected 2075 items

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---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml


= 1384 passed, 339 skipped, 351 xfailed, 1 xpassed, 449 warnings in 286.03s (0:04:46) =
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-7.0.1, pluggy-1.0.0
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plugins: benchmark-3.4.1, cov-2.11.0, forked-1.4.0, xdist-2.5.0
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sssssssssssssssssssssssssssssxssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss [ 87%]
ssssssssssxssssssssssssssssssssssssssssssxssssssssssssssssssssssssssssss [ 87%]
sssssssssssssssssssxsssssssssssssssssssssssssssssssxsssssssxsxxssssxxxxx [ 87%]
xxx.xssssssssssssssxssssssxssssxsxsssssssssxssssssssssssssxssssssssxsssss [ 88%]
ssssxss.ssssssss.ssssssssssssss.sssssssssxsssssxxssx.xssss..xssssssssssxx [ 88%]
ssssssxsssssssxsssssssssxx.xxx.xxx.xxxxxxxxxx..xxsssxs.xsssxsx.sxsssssss [ 88%]
x.xsssssxxsxxssssx.xsssssssssxssssssssxsxs.s.ssssssssssxssssssxssxssx.xs [ 88%]
sssssssss.sssssssss.ssssssssssssssxssssssxssxsssssss.x.xxssssx.xx.xxxx.x [ 88%]
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ssssxx.ssssx...xxxxxx.xx.xxssss.xxx...xx.xssssxxxssssx.x.xxxxxxxxx....xx [ 88%]
xx.ssssx.x.xx..xxxxxxxx.xxxxxxxssssxxx.xxx.xxssssxxssssx...xxxxxxxssssxx [ 89%]
x.xxxssssxxxxsssxsssss.xsssxsssssss.sssxssssxxsssssxsxssssssssssxsssssss [ 89%]
ssssssss.sssssssxxxssssxxxxxx.xxxxx.xxxx..x..xxxssssxs.xsssxxxsssssxssxsx [ 89%]
xsssxssssssssssssssssssssssxssxssssxsxxxxssssssxsxsss.sssxxxxx..xssss.x. [ 89%]
.xxxxsxsssss.sssxssssssssss.xxxx..xxxssssx...xxxxxssssxxxssssxxxxxxssss. [ 89%]
x.xxxxxssssxx.xx.xxxx.xssxsxsxxxxxxx..xxx.xxx.xxxx.xxs.sssxssssssssxssss [ 89%]
sss.sxsxssxssxsxsxssssssssssxxsssxxxxxxxsssssxssssssxssssssxssssssssssss [ 89%]
ssssssssssssxsssssssxssssss.ssssssssxsxsxsssssxsssssxsssssssssxsssss.sss [ 90%]
ssssssssssssssxssssxssssssssss.sss.sssxssxx.xxssssxxxssx.ssx...xssssxxxx [ 90%]
x.xs.sssxxssssx.xxxx..xssssxx.xxx...xxssssx..xx.x.xxssssx...xxx..x...xxx [ 90%]
xx.xx.xxxx.xxxssssxxxxx.xxxxxxx.xxxxsssxsx..xssssxssssxxxssssxx.xxssssxs [ 90%]
sss.xssssxx.xx.xx.x.xsssx.x.x.xssssx.xxxxxss.ssxxssxsssssssssss.sss.ssss [ 90%]
ssssssss....xssssxx.xsxssssxxxx.xxxxxxx..xssss.xxssssx.xxxxs.sxss...xsss [ 90%]
xsxxsss.sssxsxssxsxxsxxssssssssssssssssss.ssssssssssssssxsssss.sssss.sss [ 90%]
ssss.ssxxssxssssssssssssssssxsxs.sxssssssssssssssssssssssssssssxxsxsssss [ 91%]
sssssssxsxxsssxss.sssssssssssssxssssssssssssxsssssssssssssssssxsssssssss [ 91%]
sssssssxsssxsssssssxsxsssssssssssssssssssssssssssssssssssxssssssssssssss [ 91%]
sssssssssssssssssssssssssssssssssxsxssssxsssssssssssssssssssssssssxssxsss [ 91%]
sssssssssssxssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssx.sssxssssssssssssss [ 91%]
sssssssxsssssssssssssssssxsssssxsssssxssssssssssssssssssssssssssssssssss [ 91%]
ssssssxsssssssssssssssss.ssssssssssssssssssssssxssssssssssssssssssxssssss [ 91%]
sssssssssssssssssssssssssssssxssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss [ 92%]
ssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssxsssssssssssssssssssxsss [ 92%]
sssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssxsssssssssssssss.xx... [ 92%]
xssssx.xx.x.xx.x.......xxx...x.ssss..xx.x.xx.xxx.xxxssssx.x....x.x.xxxxs [ 92%]
s.ssxxx...xxx..xx.xx.xx..x.xx..x.xssssxxxx.x...xx.xx..x.xx.xxxxssssxxxxx [ 92%]
xxx.xxxxsssssss.ss.xsssssssss.xxxx..xssssxxssssx.xssxss..x.x.xx.xxxxssss [ 92%]
xx.xxx.x..xssssxsss.s.xx.x..x...xxx..x..x.x..xxxxssssx.xxs.sss.xxsssxxsx [ 93%]
xssxssssssxxssssssssssss.xxssxssxx....xxxssss.xssxssssssssssssss.sssssss [ 93%]
ssssssssxx....x..xxxxxxssssxxx..x.xxxx.xssxss.xx.x..x..x.xxssssxsxsssxss [ 93%]
xxx...xx..xxssssssxssxssssssssss.ssssssxxssssssssxx.xss.ssx.ss.ss.xxsssx [ 93%]
sx.ssss.....x.xsssssssss.x....xx...x.xx.xssxssss.s.ssssss..xxx...xx..x.. [ 93%]
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s.sss.xssssxssxssssssssssssssssssssssssssssxs.xsssssssssss.x....x.xxss.x [ 94%]
.x...x.x..x.x.xxx..x....x..xx.x.x...xxx.x.....x.x.x.x.xssss.x..x.xssssxs [ 94%]
.s.sssss.sxxsss.sssss...xss.ss..xss...x.........x.x.xssss....x.x.......x. [ 94%]
x..xs.s.s.s..xxxxx.....x..x.xx.....xssss.....xx.......xssxs.sss......... [ 94%]
x......xss.sssssssssssxsssss.ssssss.....x................xx...x.x..x.... [ 94%]
......x..xx...x.....xx..x..x...x.xx.......xx........x.x...x.x......x.x.. [ 94%]
....xxs..s.s..x.....x...x...x...x..x.....x........xxssss.xx...x...xxxx.. [ 94%]
x..x....xx......xs....x.x.........x...........x...........x.......x...xx [ 95%]
.......x..x......x...................x..........................x....... [ 95%]
....xx................x.x......xss.ss..x....x..x....xxx......x.......xss [ 95%]
ss.....x.....................................x.........................x [ 95%]
............x................xx..xssss......x.s.sss...x...............x. [ 95%]
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..x.............x......x..x.......xx....xx..xsss.ssss.sss...xx.......x.. [ 96%]
......xx...xsss.s......x.........................xssss.................. [ 96%]
................................x....................................... [ 96%]
.......x............x......x.....x.......x..x........x.........x...xssss [ 96%]
sss..ssss.ssss.sss.ssss.s..sssxssssss.........x....x..................x. [ 96%]
....................................................x................... [ 96%]
....................................................x................... [ 96%]
........................................................................ [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
................x....................................................... [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
x....................................................................... [ 97%]
................................xssssss.ssss.s..sssssss.ssssssss.ss..... [ 97%]
........................................................................ [ 97%]
................................x........s..................sssss..ssss. [ 98%]
sx......................x......sssssssssss.sssss.ssssssss.ssss.s.sssssss [ 98%]
ss.sss.........sss.........x........s.s........x...s.............x.....s [ 98%]
.....x..xss.ss...s.x......x............x......................x......... [ 98%]
.x.................x.......s...............s.ssss.s.ss....x.........s... [ 98%]
.....ss.....s...xsxsssssssssssssssssssssssss.sss...x.ssss.s.s...s.ss.... [ 98%]
sssss.s..s.s..s...s..s.s.s..................ss..............s.....x..... [ 98%]
.........x......sss.s.x......sss....sss.x..s..s....ss.ssss..s.s.s....... [ 99%]
...ss..s.s..s..x....s.s.s......s...s.....ss....s...............s........ [ 99%]
ss...s..ss.s....x......s.....................x.xx........................ [ 99%]
................x.s.......s..x..................xx..............xx.....x [ 99%]
................................ssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss [ 99%]
ssssssssssssssssssssssssssssssssssss..xxxxxxssss..xxxxxxssssssssssssssss [ 99%]
ssssssssssss..xxxxxxssss..xxxxxxssssssssssssssssssssssssssss..xxxxxxss.. [ 99%]
.                                                                        [100%]error: object directory /localdisk/tc_agent/system/git/git-CE4319E5.git/objects does not exist; check .git/objects/info/alternates
fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

= 8809 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 25372 warnings in 448.46s (0:07:28) =
PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
Tests are successful


<b>Remaining output truncated<b>


@YarShev
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YarShev commented Jan 27, 2022

@Rubtsowa, when you address comments, please leave your comments that the former are fixed.

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@jeffreykennethli jeffreykennethli left a comment

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Could you run a code formatter on both notebooks, such as black, iota?

This is the extension for jupyterlab: https://jupyterlab-code-formatter.readthedocs.io/en/latest/ but whatever editor you use works.

"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"df.count()"
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Looks like count is broken now in OmniSci:

import numpy as np
import modin.pandas as pd
import modin.config as cfg

cfg.StorageFormat.put("omnisci")

frame_data = np.random.randint(0, 100, size=(2**10, 2**5))
df = pd.DataFrame(frame_data)

print(df.count())

Output:

  File "pyarrow/table.pxi", line 2153, in pyarrow.lib.Table.rename_columns
  File "stringsource", line 15, in string.from_py.__pyx_convert_string_from_py_std__in_string
TypeError: expected bytes, int found

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Interesting... I believe we have tests for count with Omnisci engine...

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@dchigarev dchigarev Feb 1, 2022

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It's a known problem, it's caused by non-string column labels (#3370) I haven't found an issue for this though...

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@dchigarev dchigarev Feb 1, 2022

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Although it's not mentioned anywhere, but the OmniSci backend doesn't support non-string column labels. The problem should go away once you specify valid labels for the frame.

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Ok, i see. Looks like issue here can be eliminated by replacement df.add_prefix("col1") -> df = df.add_prefix("col").

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Tests with count was deleted

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@dchigarev, why doesn't df.add_prefix("col1") work in-place for OmniSci?

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@dchigarev dchigarev Feb 8, 2022

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IDK, it works on my machine (c)

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
>>> df
   0  1
0  1  2
1  3  4
>>> df.columns
RangeIndex(start=0, stop=2, step=1)
>>> df.count()
TypeError: expected bytes, int found
>>> df.add_prefix("col1").count()
col10    2
col11    2
dtype: int32
>>> df.add_prefix("col").count()
col0    2
col1    2
dtype: int32

Both of the add_prefix should work...

The reproducer above doesn't use add_prefix at all and that's causes the error

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Ok, thanks!

@YarShev YarShev changed the title FEAT-#3953: Change doc and add examples in jupyter notebook FEAT-#3953: Add docs and notebook examples on running Modin with OmniSci Feb 15, 2022
@YarShev
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YarShev commented Feb 17, 2022

This PR should be updated to be in line with the new structure introduced as part of #4214.

YarShev
YarShev previously approved these changes Mar 2, 2022
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@YarShev YarShev left a comment

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@Rubtsowa, LGTM, thanks!

@YarShev YarShev dismissed their stale review March 2, 2022 16:56

There are comments to be resolved.

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