Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-11 16:46 UTC

pandas-dev / pandas

Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more

PythonBSD-3-Clause★ 49 487 зірок⑂ 20 262 форкиз серп. 2010 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипПлагінБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#data-analysis#pandas#flexible#alignment#python#data-science

pandas-dev/pandas має індекс здоров’я 99 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Community & Adoption (97/100), найнижчий — AI Readiness (69/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.

99
загалом / 100
Винятковий

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»).

99
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 89 калібровано до 99 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

pandasОрганізація
5 375 підписників16 публічних репозиторіївз серп. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpandas3.0.5770 407 01111719 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 2 281 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year2 281
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 19 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~32,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv3.0.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases32,9

Спільнота та впровадження

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

97Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 49 487 зірок
25/25Форки — 20 262 форків
15/15Спостерігачі — 1 138 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks20 262
stars49 487
watchers1 138
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 770 407 011 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespandas
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads770 407 011
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?

85Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
43.2/54Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 20% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 49 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled97
top_contributor_share0,2

Реактивність на issue та PR

64Помірний
Як обчислюється оцінка
38.1/42Вирішення issue — закрито 91% issue
23.2/30Прийняття PR — злито 29 355/37 930 вирішених PR
1.6/13Newcomer PR acceptance — злито 1/8 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs29 355
open_issues2 637
closed_issues25 832
prs_merged_7d45
prs_decided_7d57
prs_merged_30d45
prs_decided_30d57
issue_closed_ratio0,907
closed_unmerged_prs8 575
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 5 375 підписників у pandas-dev
21/25Послужний список — 16 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers5 375
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpandas-dev
public_repos16
account_age_days3 639
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 19 дн. тому
20/20Історія версій — 117 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespandas
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish19

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 12 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pandas.pydata.org
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdata-analysis, pandas, flexible, alignment, python, data-science
has_wikiні
homepagehttps://pandas.pydata.org
docs_sitehttps://pandas.pydata.org
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

81Відмінний · 16% загального індексу

Стан безпеки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 49 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — немає даних
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — немає даних
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate7,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
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_packages3
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:pandas@3.0.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 3 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.

69Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
33.7/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 60 з 95 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,632
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes2 820

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 76 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,76
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

52Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
51.9/55Керовані розміри файлів — 86/1 541 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes693 145
source_files_sampled1 541
oversized_source_files86

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
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

49 487зірок GitHub
97контриб'юторів
2 281комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
4бас-фактор
2 637відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 19 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 20 262 ⇿
0Зірки
20 262Форки
5Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

19 20019 40019 60019 80020 00020 20020 40020 262242026-022026-052026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 5
OpenSSF Scorecard 7.6 / 10
7.6сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-11 16:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 49 contributing companies or organizations
н/дDangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
н/дPinned-Dependenciesno dependencies found
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
н/дToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=2.0.2pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.3pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.9.0pyproject.toml
PyPItzdata—pyproject.toml
PyPItzdata—pyproject.toml
Усі залежності 86

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 3 прямих і 83 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPIpython-dateutil—пряма
PyPItzdata—пряма
PyPIadbc-driver-postgresql—непряма
PyPIadbc-driver-sqlite—непряма
PyPIasv—непряма
PyPIbeautifulsoup4—непряма
PyPIbottleneck—непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIcython—непряма
PyPIdask—непряма
PyPIfastparquet—непряма
PyPIfeedparser—непряма
PyPIfsspec—непряма
PyPIgcsfs—непряма
PyPIgitpython—непряма
PyPIhtml5lib—непряма
PyPIhypothesis—непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIipython—непряма
PyPIipywidgets—непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjupyterlite-core—непряма
PyPIjupyterlite-pyodide-kernel—непряма
PyPIlxml—непряма
PyPImarkdown—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImeson—непряма
PyPImeson-python—непряма
PyPImoto—непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPInatsort—непряма
PyPInbconvert—непряма
PyPInbformat—непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInotebook—непряма
PyPInumba—непряма
PyPInumexpr—непряма
PyPInumpydoc—непряма
PyPIodfpy—непряма
PyPIopenpyxl—непряма
PyPIpandoc—непряма
PyPIpickleshare—непряма
PyPIpip—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpsycopg2—непряма
PyPIpsycopg2-binary—непряма
PyPIpy-rattler—непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpygments—непряма
PyPIpyiceberg—непряма
PyPIpymysql—непряма
PyPIpyqt5—непряма
PyPIpyreadstat—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cython—непряма
PyPIpytest-localserver—непряма
PyPIpytest-qt—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpython-calamine—непряма
PyPIpytz—непряма
PyPIpyxlsb—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIqtpy—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIs3fs—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIscipy-stubs—непряма
PyPIseaborn—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsqlalchemy—непряма
PyPItables—непряма
PyPItabulate—непряма
PyPItokenize-rt—непряма
PyPItypes-pymysql—непряма
PyPItypes-python-dateutil—непряма
PyPItypes-pytz—непряма
PyPItypes-pyyaml—непряма
PyPIversioneer—непряма
PyPIxarray—непряма
PyPIxlrd—непряма
PyPIxlsxwriter—непряма
PyPIzstandard—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pandas@3.0.5 тягне 3 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.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з pandas-dev/pandas. Читати поруч →

99NVIDIA/cudfcuDF - GPU DataFrame Library Винятковий100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformВинятковий98gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Винятковий

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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