Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.11.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-15 23:58 UTC

narwhals-dev / narwhals

Lightweight and extensible compatibility layer between dataframe libraries!

PythonMIT★ 1683 estrellas⑂ 210 forksdesde feb 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#cudf#ibis#pandas#polars#pyarrow#dask#duckdb#pyspark

narwhals-dev/narwhals tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, AI Readiness (60/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

96
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

96
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 83 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

narwhals-devOrganización
33 seguidores5 repositorios públicosdesde may 2024

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPInarwhals2.24.0-241hace 2 díasdataframesinteroperabilitypandaspolarspyarrowdaskmodincudf

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

99Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

100Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
36/36Cadencia de commits — 52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 525 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year525
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Disciplina de publicación

98Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 2 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~13,9 días
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv2.24.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases13,9

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

84Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

77Bueno
Cómo se puntúa
52.3/60Estrellas — 1683 estrellas
19.3/25Forks — 210 forks
5.6/15Observadores — 11 observadores
Datos de entrada utilizados
forks210
stars1683
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges—
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

69Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

43Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
10.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 51% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 100 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 28 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled100
top_contributor_share0,514

Capacidad de respuesta a issues y PR

82Excelente
Cómo se puntúa
34.1/42Resolución de issues — 81% de issues cerradas
27.9/30Aceptación de PR — 2544/2735 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/22 approved changesets -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
merged_prs2544
open_issues189
closed_issues809
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,811
closed_unmerged_prs191
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

64Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
11/25Alcance del propietario — 33 seguidores de narwhals-dev
10/25Trayectoria — 5 repos públicos, cuenta de ~2 años
Datos de entrada utilizados
followers33
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginnarwhals-dev
public_repos5
account_age_days800
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 2 días
20/20Historial de versiones — 241 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesnarwhals
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish2

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

95Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 19 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://narwhals-dev.github.io/narwhals/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 8 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicscudf, ibis, pandas, polars, pyarrow, dask, duckdb, pyspark
has_wikisí
homepagehttps://narwhals-dev.github.io/narwhals/
docs_sitehttps://narwhals-dev.github.io/narwhals/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

72Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

72Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
4.5/7.5Code-Review — Found 14/22 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 28 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1.5/7.5Vulnerabilities — 8 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate7,2

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

60Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

1Crítico
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40Historial de commits legible — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

96Excepcional
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — packages/test-plugin/src/test_plugin/py.typed, src/narwhals/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configspackages/test-plugin/src/test_plugin/py.typed, src/narwhals/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (packages/test-plugin/src/test_plugin/py.typed, src/narwhals/py.typed)
54.5/55Tamaños de archivo manejables — 5/524 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes138.414
source_files_sampled524
oversized_source_files5

Datos clave

1683estrellas de GitHub
100contribuidores
525commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
189issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-07-15 23:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
6Code-ReviewFound 14/22 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 28 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2Vulnerabilities8 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 175

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 175 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIast-serialize0.6.0indirecta
PyPIatpublic7.0.0indirecta
PyPIcachetools7.1.4indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcovdefaults2.3.0indirecta
PyPIcoverage7.15.1indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.7indirecta
PyPIcuda-core0.7.0indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.6indirecta
PyPIcuda-python12.9.7indirecta
PyPIcuda-toolkit12.9.2.0indirecta
PyPIcudf-cu12—indirecta
PyPIcudf-cu1226.2.1indirecta
PyPIcudf-cu1226.6.0indirecta
PyPIcupy-cuda12x14.1.1indirecta
PyPIdask—indirecta
PyPIdask2024.10.0indirecta
PyPIdask2026.7.1indirecta
PyPIdask-expr1.1.16indirecta
PyPIdeepmerge2.1.0indirecta
PyPIduckdb—indirecta
PyPIduckdb1.1.0indirecta
PyPIduckdb1.2.0indirecta
PyPIduckdb1.3.0indirecta
PyPIduckdb1.5.4indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfsspec2026.6.0indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirecta
PyPIgriffelib2.1.0indirecta
PyPIgrpcio1.82.1indirecta
PyPIgrpcio-status1.82.1indirecta
PyPIhypothesis6.156.6indirecta
PyPIibis-framework—indirecta
PyPIibis-framework12.0.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIlibcudf-cu1226.2.1indirecta
PyPIlibcudf-cu1226.6.0indirecta
PyPIlibkvikio-cu1226.2.0indirecta
PyPIlibkvikio-cu1226.6.0indirecta
PyPIlibrmm-cu1226.2.0indirecta
PyPIlibrmm-cu1226.6.0indirecta
PyPIlibrt0.13.0indirecta
PyPIllvmlite0.44.0indirecta
PyPIllvmlite0.46.0indirecta
PyPIlocket1.0.0indirecta
PyPImarkdown3.10.2indirecta
PyPImarkdown-exec1.12.3indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImergedeep1.3.4indirecta
PyPImkdocs1.6.1indirecta
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirecta
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirecta
PyPImkdocstrings1.0.6indirecta
PyPImkdocstrings-python—indirecta
PyPImkdocstrings-python2.0.5indirecta
PyPImodin0.23.1.post0indirecta
PyPImodin0.37.1indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImypy2.1.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInarwhals2.24.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumba0.61.2indirecta
PyPInumba0.64.0indirecta
PyPInumba-cuda0.22.2indirecta
PyPInumba-cuda0.28.2indirecta
PyPInumpy1.21.4indirecta
PyPInumpy1.22.0indirecta
PyPInumpy1.24.4indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.6indirecta
PyPInumpy2.5.1indirecta
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27indirecta
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79indirecta
PyPInvidia-libnvcomp-cu125.1.0.21indirecta
PyPInvidia-libnvcomp-cu125.2.0.13indirecta
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86indirecta
PyPInvtx0.2.15indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpandas1.3.4indirecta
PyPIpandas1.4.1indirecta
PyPIpandas2.0.3indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.3indirecta
PyPIpandas-stubs2.3.0.250703indirecta
PyPIparsy2.2indirecta
PyPIpartd1.4.2indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIplatformdirs4.10.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars—indirecta
PyPIpolars0.20.4indirecta
PyPIpolars0.20.8indirecta
PyPIpolars1.42.1indirecta
PyPIpolars-runtime-321.42.1indirecta
PyPIprek0.4.9indirecta
PyPIprettytable3.18.0indirecta
PyPIprotobuf7.35.1indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpy4j0.10.9.7indirecta
PyPIpyarrow—indirecta
PyPIpyarrow13.0.0indirecta
PyPIpyarrow14.0.0indirecta
PyPIpyarrow15.0.0indirecta
PyPIpyarrow23.0.1indirecta
PyPIpyarrow25.0.0indirecta
PyPIpyarrow-hotfix0.7indirecta
PyPIpyarrow-stubs10.0.1.9indirecta
PyPIpyarrow-stubs19.2indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpygments-ansi-color0.3.0indirecta
PyPIpylibcudf-cu1226.2.1indirecta
PyPIpylibcudf-cu1226.6.0indirecta
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirecta
PyPIpyrefly1.0.0indirecta
PyPIpyrefly1.1.1indirecta
PyPIpyright1.1.411indirecta
PyPIpyspark—indirecta
PyPIpyspark3.5.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-env1.6.0indirecta
PyPIpytest-randomly4.1.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2026.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirecta
PyPIrapids-logger0.2.3indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrmm-cu1226.2.0indirecta
PyPIrmm-cu1226.6.0indirecta
PyPIruff0.15.21indirecta
PyPIscikit-learn1.1.0indirecta
PyPIscikit-learn1.3.0indirecta
PyPIscikit-learn1.7.2indirecta
PyPIscikit-learn1.9.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIscipy1.18.0indirecta
PyPIscipy1.7.3indirecta
PyPIscipy1.8.0indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsqlframe—indirecta
PyPIsqlframe4.3.0indirecta
PyPIsqlglot30.11.0indirecta
PyPIsqlparse0.5.5indirecta
PyPItest-plugin0.1.0indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItoolz1.1.0indirecta
PyPItypes-pytz2026.2.0.20260518indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIuv-build—indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIzensical—indirecta
PyPIzensical0.0.50indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Informe JSON sin procesar legible por máquina

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Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.