Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-08 22:28 UTC

narwhals-dev / narwhals

Lightweight and extensible compatibility layer between dataframe libraries!

PythonMIT★ 1717 estrellas⑂ 220 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 97 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, Sustainability & Governance (66/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

97
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.

97
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 85 se calibra a 97 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
PyPInarwhals2.26.0137.843.292243hace 0 díasdataframesinteroperabilitypandaspolarspyarrowdaskmodincudf

Métricas por categoría

Vitalidad

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

99Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

99Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
35.3/36Cadencia de commits — 51/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 443 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year443
human_commit_share0,66
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Disciplina de publicación

98Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~17,2 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_tagv2.26.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases17,2

Comunidad y Adopción

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

88Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

78Bueno
Cómo se puntúa
52.5/60Estrellas — 1717 estrellas
19.5/25Forks — 220 forks
5.6/15Observadores — 11 observadores
Datos de entrada utilizados
forks220
stars1717
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_badges4
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, badge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 137.843.292 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesnarwhals
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads137.843.292
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

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

66Bueno · 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)
10.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 53% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 96 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 20 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled96
top_contributor_share0,527

Capacidad de respuesta a issues y PR

83Excelente
Cómo se puntúa
34.1/42Resolución de issues — 81% de issues cerradas
27.9/30Aceptación de PR — 2627/2829 PR decididos fusionados
10.1/13Newcomer PR acceptance — 7/9 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/18 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs2627
open_issues192
closed_issues827
prs_merged_7d15
prs_decided_7d15
prs_merged_30d38
prs_decided_30d42
issue_closed_ratio0,812
closed_unmerged_prs202
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d9

Propiedad y custodia

51Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
11/25Alcance del propietario — 33 seguidores de narwhals-dev
10.3/25Trayectoria — 5 repos públicos, cuenta de ~2 años
Datos de entrada utilizados
followers33
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginnarwhals-dev
public_repos5
account_age_days855

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 243 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesnarwhals
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 19 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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?

78Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

73Bueno
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
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
5.2/7.5Code-Review — Found 14/18 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 20 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 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
5/5SAST — SAST tool is 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_aggregate7,3

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories19
affected_packages9
assessed_packages176
unassessed_packages12
affected_by_severitycritical 2, high 1, moderate 4, unknown 2
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 176 dependencias resueltas con OSV. 12 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.

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.

87Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 66 de 66 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes8417

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

90Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — packages/test-plugin/src/test_plugin/py.typed, src/narwhals/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 28 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
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_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,28

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 — 5/526 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes139.785
source_files_sampled526
oversized_source_files5

Datos clave

1717estrellas de GitHub
96contribuidores
443commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
192issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:narwhals@2.26.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 220 ⇿
0Estrellas
220Forks
99Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

04080120160200240219212024-032025-062026-09
Mayor 1Menor 59Parche 39

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3agregado

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 · 2026-09-08 22:28 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
7Code-ReviewFound 14/18 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 20 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 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
10SASTSAST tool is 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 188

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 188 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIast-serialize0.10.0indirecta
PyPIatpublic7.0.0indirecta
PyPIcachetools7.1.8indirecta
PyPIclick8.5.0indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcovdefaults2.3.0indirecta
PyPIcoverage7.16.0indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.7indirecta
PyPIcuda-core0.7.0indirecta
PyPIcuda-core1.2.0indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.8.1indirecta
PyPIcuda-python12.9.7indirecta
PyPIcuda-toolkit12.9.2.0indirecta
PyPIcudf-cu12—indirecta
PyPIcudf-cu1226.2.1indirecta
PyPIcudf-cu1226.8.1indirecta
PyPIcupy-cuda12x14.2.0indirecta
PyPIdask—indirecta
PyPIdask2024.10.0indirecta
PyPIdask2026.8.0indirecta
PyPIdask-expr1.1.16indirecta
PyPIdeepmerge3.0.1indirecta
PyPIduckdb—indirecta
PyPIduckdb1.1.0indirecta
PyPIduckdb1.2.0indirecta
PyPIduckdb1.3.0indirecta
PyPIduckdb1.5.5indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfsspec2026.7.0indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.3indirecta
PyPIgriffelib2.3.0indirecta
PyPIgrpcio1.83.1indirecta
PyPIgrpcio-status1.83.1indirecta
PyPIhypothesis6.167.1indirecta
PyPIibis-framework—indirecta
PyPIibis-framework12.0.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.6.0indirecta
PyPIlibcudf-cu1226.2.1indirecta
PyPIlibcudf-cu1226.8.1indirecta
PyPIlibkvikio-cu1226.2.0indirecta
PyPIlibkvikio-cu1226.8.0indirecta
PyPIlibrmm-cu1226.2.0indirecta
PyPIlibrmm-cu1226.8.0indirecta
PyPIlibrt0.15.0indirecta
PyPIllvmlite0.44.0indirecta
PyPIllvmlite0.46.0indirecta
PyPIlocket1.0.0indirecta
PyPImarkdown3.10.3indirecta
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-python2.0.8indirecta
PyPImodin0.23.1.post0indirecta
PyPImodin0.37.1indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImypy2.1.0indirecta
PyPImypy2.3.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInarwhals2.26.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumba0.61.2indirecta
PyPInumba0.64.0indirecta
PyPInumba-cuda0.22.2indirecta
PyPInumba-cuda0.30.4indirecta
PyPInumba-cuda-mlir0.5.1indirecta
PyPInumpy1.21.4indirecta
PyPInumpy1.22.0indirecta
PyPInumpy1.24.4indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.6indirecta
PyPInumpy2.5.3indirecta
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10indirecta
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-cufft-cu1211.4.1.4indirecta
PyPInvidia-cufile-cu121.14.1.1indirecta
PyPInvidia-curand-cu1210.3.10.19indirecta
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82indirecta
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65indirecta
PyPInvidia-libnvcomp-cu125.1.0.21indirecta
PyPInvidia-libnvcomp-cu125.3.0.16indirecta
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86indirecta
PyPInvtx0.2.16indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpandas1.3.4indirecta
PyPIpandas1.4.1indirecta
PyPIpandas2.0.3indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.3indirecta
PyPIpandas3.0.5indirecta
PyPIpandas-stubs2.3.0.250703indirecta
PyPIpandas-stubs2.3.3.260113indirecta
PyPIpandas-stubs3.0.5.260730indirecta
PyPIparsy2.2indirecta
PyPIpartd1.4.2indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIplatformdirs4.11.7indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars—indirecta
PyPIpolars0.20.4indirecta
PyPIpolars0.20.8indirecta
PyPIpolars1.44.1indirecta
PyPIpolars-runtime-321.44.1indirecta
PyPIprek0.5.2indirecta
PyPIprettytable3.18.0indirecta
PyPIprotobuf7.36.1indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpy4j0.10.9.7indirecta
PyPIpyarrow—indirecta
PyPIpyarrow13.0.0indirecta
PyPIpyarrow14.0.0indirecta
PyPIpyarrow15.0.0indirecta
PyPIpyarrow23.0.1indirecta
PyPIpyarrow25.0.1indirecta
PyPIpyarrow-hotfix0.7indirecta
PyPIpyarrow-stubs10.0.1.9indirecta
PyPIpyarrow-stubs19.2indirecta
PyPIpyarrow-stubs20.0.0.20260819indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpygments-ansi-color0.3.0indirecta
PyPIpylibcudf-cu1226.2.1indirecta
PyPIpylibcudf-cu1226.8.1indirecta
PyPIpymdown-extensions11.0.2indirecta
PyPIpyrefly1.0.0indirecta
PyPIpyrefly1.2.0indirecta
PyPIpyright1.1.411indirecta
PyPIpyspark—indirecta
PyPIpyspark3.5.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-env1.7.0indirecta
PyPIpytest-randomly5.0.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.3indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirecta
PyPIrapids-logger0.2.3indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrmm-cu1226.2.0indirecta
PyPIrmm-cu1226.8.0indirecta
PyPIruff0.16.6indirecta
PyPIscikit-learn1.1.0indirecta
PyPIscikit-learn1.3.0indirecta
PyPIscikit-learn1.7.2indirecta
PyPIscikit-learn1.9.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIscipy1.18.1indirecta
PyPIscipy1.7.3indirecta
PyPIscipy1.8.0indirecta
PyPIsetuptools84.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsqlframe—indirecta
PyPIsqlframe4.4.0indirecta
PyPIsqlglot30.12.0indirecta
PyPIsqlparse0.6.0indirecta
PyPItest-plugin0.1.0indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItoolz1.1.0indirecta
PyPItypes-pytz2026.3.1.20260727indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIuv-build—indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwcwidth0.8.3indirecta
PyPIzensical—indirecta
PyPIzensical0.0.59indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 9

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 176 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 9 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 12 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
pyarrow13.0.0indirectacrítica317.0.0
pyarrow14.0.0indirectacrítica317.0.0
pyarrow15.0.0indirectaalta323.0.1
numpy1.21.4indirectamoderada11.22
pyspark3.5.0indirectamoderada23.5.2
scikit-learn1.1.0indirectamoderada21.5.0
scikit-learn1.3.0indirectamoderada21.5.0
scipy1.7.3indirectadesconocida21.10.0
scipy1.8.0indirectadesconocida11.10.0

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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