Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.27.0 · métricas 2.5.0 · 2026-07-28 14:36 UTC

unionai-oss / pandera

A light-weight, flexible, and expressive statistical data testing library

PythonMIT★ 4412 estrellas⑂ 426 forksdesde nov 2018Ver en GitHub ↗

unionai-oss/pandera tiene un índice de salud de 88 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 9 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

88
global / 100
Excelente

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.

88
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 74 se calibra a 88 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

unionai-ossOrganización
89 seguidores81 repositorios públicosdesde nov 2021

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
PyPIpanderaapunta a otro repositorio; no se puntúa0.32.18.660.634123hace 28 díaspandasvalidationdata-structures

Métricas por categoría

Vitalidad

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

87Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 9 días
24.2/36Cadencia de commits — 35/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 240 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year240
human_commit_share1
days_since_last_push9
active_weeks_last_year35
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 28 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~19,3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv0.32.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release28
mean_days_between_releases19,3

Comunidad y Adopción

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

87Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
59.1/60Estrellas — 4412 estrellas
21.9/25Forks — 426 forks
7.2/15Observadores — 21 observadores
Datos de entrada utilizados
forks426
stars4412
watchers21
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

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

57Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
9.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 57% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,574
Cómo se puntúa
26.8/42Resolución de issues — 64% de issues cerradas
25.7/30Aceptación de PR — 933/1088 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs933
open_issues397
closed_issues701
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,638
closed_unmerged_prs155
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.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
14.1/25Alcance del propietario — 89 seguidores de unionai-oss
22.4/25Trayectoria — 81 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers89
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginunionai-oss
public_repos81
account_age_days1718

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

95Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .pylintrc
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.union.ai/pandera
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 18 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspandas, 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
homepagehttps://www.union.ai/pandera
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

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

40Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_config
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages9
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pandera@0.32.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 9 paquetes. 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.

78Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 90 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
legible_history_share0,9
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes10.608
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile, noxfile.py
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .pylintrc
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini, pandera/py.typed
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes — 17 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsmypy.ini, pandera/py.typed
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini, pandera/py.typed)
54.2/55Tamaños de archivo manejables — 6/402 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes108.510
source_files_sampled402
oversized_source_files6
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files

Datos clave

4412estrellas de GitHub
99contribuidores
240commits en los últimos 12 meses
9días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
397issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

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 (exit code -9); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 426 ⇿
0Estrellas
426Forks
100Versiones

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.

010020030040050042462019-012022-102026-07
Mayor 0Menor 28Parche 48

Cada punto abarca 7 días.

Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpackaging>= 20.0pyproject.toml
PyPIpydanticpyproject.toml
PyPItypeguardpyproject.toml
PyPItyping_extensionspyproject.toml
PyPItyping_inspect>= 0.6.0pyproject.toml
Todas las dependencias 61

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 56 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIpackagingdirecta
PyPIpydanticdirecta
PyPItypeguarddirecta
PyPItyping-extensionsdirecta
PyPItyping-inspectdirecta
PyPIasvindirecta
PyPIblackindirecta
PyPIdaskindirecta
PyPIdistributedindirecta
PyPIfastapiindirecta
PyPIfrictionlessindirecta
PyPIfuroindirecta
PyPIgeopandasindirecta
PyPIgrpcioindirecta
PyPIhypothesisindirecta
PyPIibis-frameworkindirecta
PyPIisortindirecta
PyPIjoblibindirecta
PyPImodinindirecta
PyPImypy1.10.0indirecta
PyPImyst-nbindirecta
PyPInarwhalsindirecta
PyPInoxindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpandas-stubsindirecta
PyPIpipindirecta
PyPIpolarsindirecta
PyPIprekindirecta
PyPIprotobufindirecta
PyPIpyarrowindirecta
PyPIpyarrow-hotfixindirecta
PyPIpysparkindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-asyncioindirecta
PyPIpytest-covindirecta
PyPIpytest-xdistindirecta
PyPIpython-multipartindirecta
PyPIpytzindirecta
PyPIpyyamlindirecta
PyPIrayindirecta
PyPIrecommonmarkindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIscipy-stubsindirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPIshapelyindirecta
PyPIsphinxindirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehintsindirecta
PyPIsphinx-copybuttonindirecta
PyPIsphinx-designindirecta
PyPIsphinx-docsearchindirecta
PyPItwineindirecta
PyPItypes-clickindirecta
PyPItypes-pytzindirecta
PyPItypes-pyyamlindirecta
PyPItypes-requestsindirecta
PyPItypes-setuptoolsindirecta
PyPIuvindirecta
PyPIuvicornindirecta
PyPIxarrayindirecta
PyPIxdoctestindirecta
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

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 v2.5.0, esquema v0.27.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.