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FIX-#4060: Fix _to_pandas() dtypes for empty frames. #4108

Closed

Conversation

mvashishtha
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Collaborator

Signed-off-by: mvashishtha mahesh@ponder.io

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 pd.DataFrame don't always return the same dtype as in pandas #4060
  • tests added and passing
  • module layout described at docs/development/architecture.rst is up-to-date
  • added (Issue Number: PR title (PR Number)) and github username to release notes for next major release

@mvashishtha mvashishtha requested a review from a team as a code owner January 28, 2022 21:17
Signed-off-by: mvashishtha <mahesh@ponder.io>
Signed-off-by: mvashishtha <mahesh@ponder.io>
@codecov
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codecov bot commented Jan 28, 2022

Codecov Report

Merging #4108 (b1573c8) into master (cafd213) will increase coverage by 2.94%.
The diff coverage is 100.00%.

Impacted file tree graph

@@            Coverage Diff             @@
##           master    #4108      +/-   ##
==========================================
+ Coverage   85.61%   88.56%   +2.94%     
==========================================
  Files         201      201              
  Lines       16852    16851       -1     
==========================================
+ Hits        14428    14924     +496     
+ Misses       2424     1927     -497     
Impacted Files Coverage Δ
modin/core/dataframe/pandas/dataframe/dataframe.py 94.81% <100.00%> (+0.13%) ⬆️
modin/pandas/base.py 95.37% <0.00%> (+0.07%) ⬆️
modin/config/pubsub.py 91.56% <0.00%> (+1.20%) ⬆️
...tations/pandas_on_python/partitioning/partition.py 93.93% <0.00%> (+1.51%) ⬆️
...entations/pandas_on_dask/partitioning/partition.py 91.66% <0.00%> (+1.85%) ⬆️
...mentations/pandas_on_ray/partitioning/partition.py 90.65% <0.00%> (+2.80%) ⬆️
modin/pandas/__init__.py 70.14% <0.00%> (+2.98%) ⬆️
...dataframe/pandas/partitioning/partition_manager.py 88.50% <0.00%> (+3.13%) ⬆️
modin/config/envvars.py 86.62% <0.00%> (+4.45%) ⬆️
... and 12 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 cafd213...b1573c8. Read the comment docs.

@modin-bot
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modin-bot commented Jan 28, 2022

TeamCity Python test results bot

Tests PASSed

Tests Logs
ssssssssssssssssssssssss [ 92%]
.sssssssssssssssss.sssssssssss.sssssssxsss.ssxssssx.sssssssss.ssssxsss.xs [ 92%]
xxsssss.sx.xx.sxxx.xssxsssss.ssx.ssssssxxssss...xxsssxssss.s.xs.ssxsxsss. [ 92%]
xxxxxxxsxxxx..sxsssssssxxx.xxxxsxsxxxxxxsssssx.sxxs.sssss.xxxxsssssxssss [ 92%]
sss.ssssssssxssssx.xxsssxxsssss.s.s.xxssxx.sssxxxsssssssssssssssssxxss.. [ 92%]
xssssssssx.xxxxsssssss...xssx.xxxxsxssssxx.xxss.x.xsssssss.xxxxsssss.xxs [ 92%]
sssssssxssssxxxxxxxxxsssxxxssss.x.xx..xs.xxx.xxxxxxsssxxsssxxsssxxxx.xss [ 92%]
xxxsx.xsss.sssssss.xssssxsxxxx.sssssssssssxxxsssssxss.xsssssss.ssxxxxxss [ 93%]
ssx.ss.ss.ssssssssssx.xxxssss.sssssssssssssxssssssss.xx.xssss.xxxssxxxxsx.x [ 93%]
.xssxsssxsxxxsxxsxss.xs.xsxsxxs.ssxxxxsxxsxssssxsxsxxsssxsxssssxsxssssss [ 93%]
xsssxss.ss.xxssss.s.xssxs.ssxxsssss.s.xsssssxssssss.xx.sxsssssssssssxsss [ 93%]
sxss.sxxsxs.sxss.sssssssxsssssxsssssxxsssssssssssssssssssssxssss.xssx.ss [ 93%]
ssssssssssssssssssssxssssxsssxxxssssssssssssssssxssxxssss.xsssssssssssxs [ 93%]
xsssssssx.xsssxxsssssxsx.xsssssssssssssssssssxssssssssx.ssssssssssssxxx..ssx.ssxs [ 94%]
ssxsssssssxssxssxssss.ssssssssssssssssxssssxssxssssssssxssssssssss.sssss [ 94%]
sssssssssssssssssssxssxsss.sssssssssssssssssssxssssssssssssssssssxsssxsss [ 94%]
ssssssssssssssssssssssxsxsxsssssxxssssssssssssxssssssssssssssssxxsssssss [ 94%]
ssssssssssss.sssxssxssssssssssssssssssssssssssssxssssssssssssssssxssssss [ 94%]
ssssssssssssssssssssssssssssxsssssssssssssxsssssssssxsssssssssssssssssss [ 94%]
ssssssssssssssssssssssssssssssxsssssss.sssxsssssss.xssssssss...sssssss.s. [ 94%]
s.s.sssssss.xs.sssss..sssss..ssssss.ssssssssss.s.ssss.sssssssxsss.s.s.s.s [ 95%]
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........................................................................ [ 97%]
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........................................................................ [ 98%]
........................................................................ [ 98%]
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.......s..........sssssssssssssssssssssss.......                         [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

= 8807 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 26713 warnings in 149.85s (0:02:29) =
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-6.2.5, py-1.11.0, 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 2024 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 [ 16%]
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. [ 23%]
ss.ss.ss.ssssssssssssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.sssssssss [ 27%]
sssssssssss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss.ss............................ [ 30%]
........................................................................ [ 34%]
........................................................................ [ 37%]
........................................................................ [ 41%]
........................................................................ [ 44%]
........................................................................ [ 48%]
........................................................................ [ 51%]
........................................................................ [ 55%]
........................................................................ [ 59%]
.................................s...................................... [ 62%]
........................................................................ [ 66%]
........................................................................ [ 69%]
........................................................................ [ 73%]
........................................................................ [ 76%]
........................................................................ [ 80%]
........................................................................ [ 83%]
........................................................................ [ 87%]
........................................................xxxxxxxxxxxxxxxx [ 91%]
xxxxxxxx................................................................ [ 94%]
..........................................................X.........x... [ 98%]
.................xx........ss........                                    [100%]

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


= 1657 passed, 339 skipped, 27 xfailed, 1 xpassed, 3231 warnings in 112.36s (0:01:52) =
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-6.2.5, py-1.11.0, 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 [49525] / gw1 [49525] / gw2 [49525] / gw3 [49525] / gw4 [49525] / gw5 [49525] / gw6 [49525] / gw7 [49525] / gw8 [49525] / gw9 [49525] / gw10 [49525] / gw11 [49525] / gw12 [49525] / gw13 [49525] / gw14 [49525] / gw15 [49525] / gw16 [49525] / gw17 [49525] / gw18 [49525] / gw19 [49525] / gw20 [49525] / gw21 [49525] / gw22 [49525] / gw23 [49525] / gw24 [49525] / gw25 [49525] / gw26 [49525] / gw27 [49525] / gw28 [49525] / gw29 [49525] / gw30 [49525] / gw31 [49525] / gw32 [49525] / gw33 [49525] / gw34 [49525] / gw35 [49525] / gw36 [49525] / gw37 [49525] / gw38 [49525] / gw39 [49525] / gw40 [49525] / gw41 [49525] / gw42 [49525] / gw43 [49525] / gw44 [49525] / gw45 [49525] / gw46 [49525] / gw47 [49525]

........................................................................ [  0%]
......................................................................... [  0%]
........................................................................ [  0%]
........................................................................ [  0%]
........................................................................ [  0%]
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..........................................x............................. [  1%]
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......................................................................... [  2%]
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............................................................................. [  2%]
......................................................................... [  2%]
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........................................................................ [  3%]
........................................................................ [  3%]
......................................................................... [  3%]
.......................................................................... [  3%]
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.............................................................................. [  3%]
........................................................................... [  3%]
........................................................................ [  4%]
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........................................................................ [  4%]
.......................................................................... [  4%]
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.......................................................................... [  4%]
........................................................................ [  4%]
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---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml

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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 28, 2022

TeamCity Ray test results bot

Tests PASSed

Tests Logs
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Coverage XML written to file coverage.xml


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�[2m�[36m(pid=2029)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
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�[2m�[36m(pid=2029)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
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�[2m�[36m(pid=2029)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
�[2m�[36m(pid=2029)�[0m ============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
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...........................�[2m�[36m(pid=3341)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(pid=3341)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
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�[2m�[36m(pid=3341)�[0m >>> df.resample(freq="3s", offset="2s")
�[2m�[36m(pid=3341)�[0m 
.................�[2m�[36m(pid=6573)�[0m FutureWarning: 'base' in .resample() and in Grouper() is deprecated.
�[2m�[36m(pid=6573)�[0m The new arguments that you should use are 'offset' or 'origin'.
�[2m�[36m(pid=6573)�[0m 
�[2m�[36m(pid=6573)�[0m >>> df.resample(freq="3s", base=2)
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fatal: bad object HEAD


---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
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PytestBenchmarkWarning: Benchmarks are automatically disabled because xdist plugin is active.Benchmarks cannot be performed reliably in a parallelized environment.
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modin-bot commented Jan 28, 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

= 8807 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 26004 warnings in 422.20s (0:07:02) =
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-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
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---------- coverage: platform linux, python 3.8.12-final-0 -----------
Coverage XML written to file coverage.xml


= 1333 passed, 339 skipped, 351 xfailed, 1 xpassed, 419 warnings in 275.84s (0:04:35) =
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.12, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0
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rootdir: /modin, configfile: setup.cfg
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fatal: bad object HEAD


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

= 8807 passed, 37801 skipped, 2917 xfailed, 26004 warnings in 422.20s (0:07:02) =
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>


@mvashishtha mvashishtha marked this pull request as draft January 28, 2022 23:11
@mvashishtha
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Collaborator Author

The unit tests revealed real bugs, so I'm trying to fix them.

Signed-off-by: mvashishtha <mahesh@ponder.io>
@mvashishtha mvashishtha marked this pull request as ready for review January 29, 2022 05:58
Comment on lines +2425 to +2428
dtypes=op(
pandas.DataFrame(index=self.index, columns=self.columns),
pandas.DataFrame(index=right_frame.index, columns=right_frame.columns),
).dtypes,
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@dchigarev dchigarev Jan 31, 2022

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Besides the fact that we're executing UDF op twice (which could be really expensive), this is still a very unreliable construction. The output type isn't based on the source frames types at all, it always gives the same type in the result here.

Example
# Frames holding integer columns
>>> df1_i["a"].dtypes, df2_i["a"].dtypes
(dtype('int64'), dtype('int64'))
>>> (df1_i + df2_i).dtypes  # int + int = int
a    int64
dtype: object
# Frames holding strings:
>>> df1_s["a"].dtypes, df2_s["a"].dtypes
(dtype('O'), dtype('O'))
>>> (df1_s + df2_s).dtypes  # string + string = string
a    object
dtype: object
# trying to infer dtypes with the present logic:
# int + int = object -> wrong
>>> (pandas.DataFrame(index=df1_i.index, columns=df1_i.columns) + pandas.DataFrame(index=df2_i.index, columns=df2_i.columns)).dtypes
a    object
dtype: object
>>> (pandas.DataFrame(index=df1_s.index, columns=df1_s.columns) + pandas.DataFrame(index=df2_s.index, columns=df2_s.columns)).dtypes
a    object
dtype: object

As far as I know, we don't have support for empty frames at all, that's why handling empty cases are very tricky. They should probably go as default to pandas or even be ignored if the mismatch isn't critical.

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@dchigarev you make a good point, however it is not so simple.

A common pattern we see is creating an empty dataframe and using append to add to it. There are lots of other usecases for empty dataframes even though I do not like them. Ultimately, we need a better way to handle them (maybe a new class?) but we can't just hand everything off to pandas because we don't get the dataframe back.

@anmyachev
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#4060 is closed, @mvashishtha feel free to reopen if needed

@anmyachev anmyachev closed this Aug 9, 2023
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pd.DataFrame don't always return the same dtype as in pandas
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