unionai-oss / pandera
A light-weight, flexible, and expressive statistical data testing library
unionai-oss/pandera tiene un índice de salud de 90 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (95/100) y la más baja, Security (40/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.
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.
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 76 se calibra a 90 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Titularidad
Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.
Ecosistemas de paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Descargas / mes | Versiones | Última publicación | Etiquetas |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | panderaapunta a otro repositorio; no se puntúa | 0.32.1 | 9.268.907 | 123 | hace 59 días | pandasvalidationdata-structures |
Métricas por categoría
Vitalidad
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
Actividad de desarrollo
Cómo se puntúa
| 36/36 | Recencia de push — último push hace 1 días |
| 27/36 | Cadencia de commits — 39/52 semanas con commits |
| 18/18 | Volumen de commits — 237 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| commits_last_year | 237 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 1 |
| active_weeks_last_year | 39 |
Disciplina de publicación
Cómo se puntúa
| 27/27 | Publica versiones — 100 versiones publicadas |
| 36/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 59 días |
| 27/27 | Cadencia de publicación — una versión cada ~19,3 días |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | v0.32.1 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 59 |
| mean_days_between_releases | 19,3 |
Comunidad y Adopción
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
Popularidad y adopción
Cómo se puntúa
| 59.2/60 | Estrellas — 4443 estrellas |
| 22/25 | Forks — 435 forks |
| 7.2/15 | Observadores — 21 observadores |
Datos de entrada utilizados
| forks | 435 |
| stars | 4443 |
| watchers | 21 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Salud de la comunidad
Cómo se puntúa
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Licencia — licencia reconocida (MIT) |
| 18/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 13.5/13.5 | Código de conducta |
| 0/7.2 | Plantilla de issues |
| 0/6.3 | Plantilla de PR |
Datos de entrada utilizados
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | 13 |
| has_contributing | sí |
| has_issue_template | no |
| has_code_of_conduct | sí |
| readme_badge_services | readthedocs.org, shields.io |
| has_pull_request_template | no |
Sostenibilidad y Gobernanza
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
Cómo se puntúa
| 9/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s) |
| 9.6/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 57% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 99 |
| top_contributor_share | 0,573 |
Cómo se puntúa
| 27/42 | Resolución de issues — 64% de issues cerradas |
| 25.7/30 | Aceptación de PR — 945/1104 PR decididos fusionados |
| 9.1/13 | Newcomer PR acceptance — 7/10 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| merged_prs | 945 |
| open_issues | 393 |
| closed_issues | 708 |
| prs_merged_7d | 2 |
| prs_decided_7d | 2 |
| prs_merged_30d | 13 |
| prs_decided_30d | 17 |
| issue_closed_ratio | 0,643 |
| closed_unmerged_prs | 159 |
| first_time_authors_30d | 9 |
| first_time_prs_merged_30d | 7 |
| first_time_prs_decided_30d | 10 |
Propiedad y custodia
Cómo se puntúa
| 30/30 | Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización |
| 0/20 | Dominio verificado |
| 14.1/25 | Alcance del propietario — 90 seguidores de unionai-oss |
| 22.6/25 | Trayectoria — 82 repos públicos, cuenta de ~4 años |
Datos de entrada utilizados
| followers | 90 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | no |
| owner_login | unionai-oss |
| public_repos | 82 |
| account_age_days | 1749 |
Calidad de Ingeniería
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
Prácticas de ingeniería
Cómo se puntúa
| 24/24 | Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 16/16 | Configuración de linter — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 9.6/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_ci | sí |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | no |
| has_linter_config | sí |
| has_precommit_config | sí |
Documentación
Cómo se puntúa
| 30/30 | README |
| 25/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.union.ai/pandera |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 18 topics |
| 10/10 | Wiki |
Datos de entrada utilizados
| topics | pandas, validation, schema, dataframes, testing, pandas-validation, pandas-dataframe, data-validation, data-cleaning, data-check, testing-tools, assertions, data-assertions, data-verification, dataframe-schema, hypothesis-testing, pandas-validator, data-processing |
| has_wiki | sí |
| homepage | https://www.union.ai/pandera |
| docs_site | https://www.union.ai/pandera |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | sí |
| has_description | sí |
Seguridad
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
Postura de seguridad
Cómo se puntúa
| 0/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 25/25 | Configuración de Dependabot |
| 0/25 | Lockfiles de dependencias |
| 0/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
Datos de entrada utilizados
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | pyproject.toml, requirements.txt, setup.py |
| has_codeql_workflow | no |
| has_security_policy | no |
| has_dependabot_config | sí |
Avisos de dependencias
Cómo se puntúa
| 35/35 | Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido |
| 25/25 | Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido |
| 0/40 | Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación |
Datos de entrada utilizados
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 9 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Contexto y guía para agentes
Cómo se puntúa
| 45/45 | Instrucciones para agentes — AGENTS.md |
| 15/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://www.union.ai/llms.txt) |
| 40/40 | Historial de commits legible — 90 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
Datos de entrada utilizados
| has_llms_txt | sí |
| llms_txt_url | https://www.union.ai/llms.txt |
| legible_history_share | 0,9 |
| agent_instruction_files | AGENTS.md |
| agent_instruction_max_bytes | 10.915 |
Cómo se puntúa
| 18/18 | Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile, noxfile.py |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 11/11 | Configuración de lint / formato — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 11/11 | Verificación estática de tipos — mypy.ini, pandera/py.typed |
| 0/10 | Entorno reproducible |
| 10/10 | Práctica demostrada con agentes — 9 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente |
| 5/8 | Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | no |
| typed_language | no |
| bootstrap_files | Makefile, docs/Makefile, noxfile.py |
| has_devcontainer | no |
| has_linter_config | sí |
| typecheck_configs | mypy.ini, pandera/py.typed |
| agent_commit_share | 0,09 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Legibilidad del código para modelos
Cómo se puntúa
| 27/45 | Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini, pandera/py.typed) |
| 54.2/55 | Tamaños de archivo manejables — 6/439 archivos fuente de más de 60 KB |
Datos de entrada utilizados
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 108.510 |
| source_files_sampled | 439 |
| oversized_source_files | 6 |
Interfaces legibles por máquina
Cómo se puntúa
| 0/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software |
| 0/20 | Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — notebooks |
Datos de entrada utilizados
| example_dirs | notebooks |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Datos clave
Advertencias de recopilación de datos
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- pypi package 'pandera' points at a different repository (https://github.com/pandera-dev/pandera); excluded from ecosystem scoring
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 435 ⇿
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.
Cada punto abarca 7 días.
Dependencias directas 5
| Registro | Paquete | Restricción de versión | Manifiesto |
|---|---|---|---|
| PyPI | packaging | >= 20.0 | pyproject.toml |
| PyPI | pydantic | — | pyproject.toml |
| PyPI | typeguard | — | pyproject.toml |
| PyPI | typing_extensions | — | pyproject.toml |
| PyPI | typing_inspect | >= 0.6.0 | pyproject.toml |
Todas las dependencias 64
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 59 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
| Registro | Paquete | Versión | Relación |
|---|---|---|---|
| PyPI | packaging | — | directa |
| PyPI | pydantic | — | directa |
| PyPI | typeguard | — | directa |
| PyPI | typing-extensions | — | directa |
| PyPI | typing-inspect | — | directa |
| PyPI | asv | — | indirecta |
| PyPI | black | — | indirecta |
| PyPI | dask | — | indirecta |
| PyPI | distributed | — | indirecta |
| PyPI | fastapi | — | indirecta |
| PyPI | frictionless | — | indirecta |
| PyPI | furo | — | indirecta |
| PyPI | geopandas | — | indirecta |
| PyPI | grpcio | — | indirecta |
| PyPI | hypothesis | — | indirecta |
| PyPI | ibis-framework | — | indirecta |
| PyPI | isort | — | indirecta |
| PyPI | joblib | — | indirecta |
| PyPI | modin | — | indirecta |
| PyPI | mypy | 1.19.1 | indirecta |
| PyPI | myst-nb | — | indirecta |
| PyPI | narwhals | — | indirecta |
| PyPI | nox | — | indirecta |
| PyPI | numpy | — | indirecta |
| PyPI | pandas | — | indirecta |
| PyPI | pandas-stubs | — | indirecta |
| PyPI | pip | — | indirecta |
| PyPI | polars | — | indirecta |
| PyPI | prek | — | indirecta |
| PyPI | protobuf | — | indirecta |
| PyPI | pyarrow | — | indirecta |
| PyPI | pyarrow-hotfix | — | indirecta |
| PyPI | pyspark | — | indirecta |
| PyPI | pytest | — | indirecta |
| PyPI | pytest-asyncio | — | indirecta |
| PyPI | pytest-cov | — | indirecta |
| PyPI | pytest-xdist | — | indirecta |
| PyPI | python-multipart | — | indirecta |
| PyPI | pytz | — | indirecta |
| PyPI | pyyaml | — | indirecta |
| PyPI | ray | — | indirecta |
| PyPI | recommonmark | — | indirecta |
| PyPI | rich | — | indirecta |
| PyPI | scipy | — | indirecta |
| PyPI | scipy-stubs | — | indirecta |
| PyPI | setuptools | — | indirecta |
| PyPI | shapely | — | indirecta |
| PyPI | sphinx | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-autodoc-typehints | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-copybutton | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-design | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-docsearch | — | indirecta |
| PyPI | sphinxcontrib-typer | — | indirecta |
| PyPI | twine | — | indirecta |
| PyPI | typer | — | indirecta |
| PyPI | types-click | — | indirecta |
| PyPI | types-pytz | — | indirecta |
| PyPI | types-pyyaml | — | indirecta |
| PyPI | types-requests | — | indirecta |
| PyPI | types-setuptools | — | indirecta |
| PyPI | uv | — | indirecta |
| PyPI | uvicorn | — | indirecta |
| PyPI | xarray | — | indirecta |
| PyPI | xdoctest | — | indirecta |
Avisos de dependencias 0
Instalar pypi:pandera@0.32.1 arrastra 9 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.
Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.
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
Comentarios
¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.
Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.
Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.
Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.