Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 19:07 UTC

databricks / koalas

Koalas: pandas API on Apache Spark

PythonApache-2.0★ 3 375 зірок⑂ 370 форківз січ. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

databricks/koalas має індекс здоров’я 34 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Engineering Quality (88/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення було 911 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

34
загалом / 100
У зоні ризику

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

34
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 60 калібровано до 65 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DatabricksОрганізація · підтверджений домен
4 073 підписники260 публічних репозиторіївз лип. 2013 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIkoalas1.8.2666 143471793 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

21У зоні ризику · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 911 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push911
active_weeks_last_year0
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 47 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 1 793 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~51 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count47
latest_release_tagv1.8.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1 793
mean_days_between_releases51

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

86Відмінний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
57.2/60Зірки — 3 375 зірок
21.4/25Форки — 370 форків
13.8/15Спостерігачі — 310 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks370
stars3 375
watchers310
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні
Як обчислюється оцінка
77.6/80Щомісячні завантаження — 666 143 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageskoalas
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads666 143
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

78Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 36% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 49 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled49
top_contributor_share0,356
Як обчислюється оцінка
34.9/42Вирішення issue — закрито 83% issue
26.8/30Прийняття PR — злито 1 448/1 622 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs1 448
open_issues100
closed_issues491
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,831
closed_unmerged_prs174
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 4 073 підписників у databricks
25/25Послужний список — 260 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers4 073
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_logindatabricks
public_repos260
account_age_days4 815
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 793 дн. тому
20/20Історія версій — 47 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageskoalas
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1 793

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

88Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — tox.ini
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://koalas.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsspark, pandas, pydata, dataframe, mlflow, big-data, data-science
has_wikiтак
homepage—
docs_sitehttps://koalas.readthedocs.io/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

21У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsrequirements-dev.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages5
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:koalas@1.8.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 5 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

62Помірний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.databricks.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 88 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.databricks.com/llms.txt
legible_history_share0,88
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — tox.ini
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
47.5/55Керовані розміри файлів — 14/102 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes427 709
source_files_sampled102
oversized_source_files14
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

3 375зірок GitHub
49контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
911днів від останнього пушу
47релізів
2бас-фактор
100відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 370 ⇿
0Зірки
370Форки
47Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0125250375364362019-032022-122026-09
Мажорні 1Мінорні 41Патчі 5

Кожна точка охоплює 7 днів.

Усі залежності 24

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 24 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIblack19.10b0непряма
PyPIdocutils0.16непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIipython—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImlflow—непряма
PyPImypy—непряма
PyPInbconvert—непряма
PyPInbformat—непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpydoc—непряма
PyPIopenpyxl—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIplotly—непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpydata-sphinx-theme—непряма
PyPIpypandoc—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-plotly-directive—непряма
PyPIxlrd—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:koalas@1.8.2 тягне 5 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.