Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 20:09 UTC

sinaptik-ai / pandas-ai

Chat with your database or your datalake (SQL, CSV, parquet). PandasAI makes data analysis conversational using LLMs and RAG.

PythonВласна ліцензія★ 23 740 зірок⑂ 2 343 форкиз квіт. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#llm#pandas#ai#data-analysis#data-science#gpt-4#csv#data#sql#database#datalake#data-visualization#text-to-sql

sinaptik-ai/pandas-ai має індекс здоров’я 77 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Security (36/100). Останнє оновлення було 288 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

77
загалом / 100
Добрий

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»).

77
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 66 калібровано до 77 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

PandasAIОрганізація
308 підписників6 публічних репозиторіївз груд. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpandasai3.0.0244 374225309 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

46Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
3.6/36Свіжість push — останній push 288 дн. тому
4.8/36Ритм комітів — 7/52 тижнів із комітами
16.3/18Обсяг комітів — 65 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year65
human_commit_share1
days_since_last_push288
active_weeks_last_year7

Дисципліна релізів

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 309 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~25 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv3.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release309
mean_days_between_releases25
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

86Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 23 740 зірок
25/25Форки — 2 343 форків
12.3/15Спостерігачі — 166 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2 343
stars23 740
watchers166
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

71Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон 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, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
71.8/80Щомісячні завантаження — 244 374 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespandasai
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads244 374
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?

70Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 52% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled97
top_contributor_share0,521

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
41.7/42Вирішення issue — закрито 99% issue
23.7/30Прийняття PR — злито 564/713 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/13 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs564
open_issues6
closed_issues928
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,994
closed_unmerged_prs149
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

74Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
17.9/25Охоплення власника — 308 підписників у sinaptik-ai
11.4/25Послужний список — 6 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers308
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginsinaptik-ai
public_repos6
account_age_days966
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
26/35Свіжість публікацій — остання публікація 309 дн. тому
20/20Історія версій — 225 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespandasai
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish309

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pandas-ai.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 13 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsllm, pandas, ai, data-analysis, data-science, gpt-4, csv, data, sql, database, datalake, data-visualization, text-to-sql
has_wikiтак
homepagehttps://pandas-ai.com
docs_sitehttps://pandas-ai.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

36Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
1.5/2.5CI-Tests — 6 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 4/13 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 171 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

62Помірний
Як обчислюється оцінка
8.1/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 2: pillow 10.4.0 (critical 9.1), pyarrow 18.1.0 (high 7.0)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
28.5/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 182 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories36
affected_packages2
assessed_packages36
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1
direct_affected_packages2
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pandasai@3.0.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 36 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.

61Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
30.4/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 57 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,57
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 9 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,09
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/191 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes23 307
source_files_sampled191
oversized_source_files0

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 — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

23 740зірок GitHub
97контриб'юторів
65комітів за останні 12 місяців
288днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
6відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 2 343 ⇿
0Зірки
2 343Форки
13Релізи

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.

1 2001 4001 6001 8002 0002 2002 4002 343482025-022025-112026-08
Мажорні 1Мінорні 0Патчі 1

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10
3.1сукупно

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 · 2026-08-12 20:08 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
6CI-Tests6 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 4/13 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities171 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 16
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpython-dotenv^1.0.0pyproject.toml
PyPIpandas^2.0.3pyproject.toml
PyPIscipy1.10.1pyproject.toml
PyPIastor^0.8.1pyproject.toml
PyPImatplotlib<3.8,>=3.7.1pyproject.toml
PyPIpydantic^2.6.4pyproject.toml
PyPIduckdb^1.0.0pyproject.toml
PyPIpillow^10.1.0pyproject.toml
PyPIrequests^2.31.0pyproject.toml
PyPIjinja2^3.1.3pyproject.toml
PyPInumpy^1.17pyproject.toml
PyPIopenpyxl^3.1.5pyproject.toml
PyPIseaborn^0.12.2pyproject.toml
PyPIsqlglot^25.0.3pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0.1,<19.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml^6.0.2pyproject.toml
Усі залежності 272

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 20 прямих і 252 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIastor0.8.1пряма
PyPIduckdb1.1.3пряма
PyPIjinja23.1.5пряма
PyPImatplotlib3.7.5пряма
PyPInumpy1.23.2пряма
PyPInumpy1.24.4пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPIopenpyxl3.1.5пряма
PyPIpandas2.0.3пряма
PyPIpandas2.2.3пряма
PyPIpillow10.4.0пряма
PyPIpyarrow14.0.2пряма
PyPIpydantic2.10.5пряма
PyPIpydantic2.10.6пряма
PyPIpython-dotenv1.0.1пряма
PyPIpyyaml6.0.2пряма
PyPIrequests2.32.3пряма
PyPIscipy1.10.1пряма
PyPIseaborn0.12.2пряма
PyPIsqlglot25.34.1пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.4.4непряма
PyPIaiohttp3.10.11непряма
PyPIaiosignal1.3.1непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.5.2непряма
PyPIanyio4.8.0непряма
PyPIasgiref3.8.1непряма
PyPIasn1crypto1.5.1непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs24.3.0непряма
PyPIattrs25.1.0непряма
PyPIbackoff2.2.1непряма
PyPIbcrypt4.2.1непряма
PyPIbeautifulsoup44.12.3непряма
PyPIbuild1.2.2.post1непряма
PyPIcachetools5.5.0непряма
PyPIcertifi2024.12.14непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.1непряма
PyPIchroma-hnswlib0.7.3непряма
PyPIchromadb0.4.24непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcockroachdb0.3.5непряма
PyPIcodespell2.4.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoloredlogs15.0.1непряма
PyPIcontourpy1.1.1непряма
PyPIcontourpy1.3.0непряма
PyPIcoverage7.6.1непряма
PyPIcoverage7.6.10непряма
PyPIcryptography43.0.3непряма
PyPIcx-oracle8.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdatabricks-sql-connector3.7.1непряма
PyPIdecorator5.1.1непряма
PyPIdeprecated1.2.15непряма
PyPIdeprecation2.1.0непряма
PyPIdistlib0.3.9непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocker7.1.0непряма
PyPIdurationpy0.9непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIfastapi0.115.6непряма
PyPIfilelock3.16.1непряма
PyPIflatbuffers24.12.23непряма
PyPIfonttools4.55.3непряма
PyPIfonttools4.55.4непряма
PyPIfonttools4.55.8непряма
PyPIfrozendict2.4.6непряма
PyPIfrozenlist1.5.0непряма
PyPIfsspec2024.12.0непряма
PyPIgoogle-api-core2.24.0непряма
PyPIgoogle-auth2.37.0непряма
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.27.0непряма
PyPIgoogle-cloud-core2.4.1непряма
PyPIgoogle-crc32c1.6.0непряма
PyPIgoogle-resumable-media2.7.2непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.66.0непряма
PyPIgreenlet3.1.1непряма
PyPIgrpcio1.67.1непряма
PyPIgrpcio1.69.0непряма
PyPIgrpcio-status1.69.0непряма
PyPIgrpcio-tools1.69.0непряма
PyPIh110.14.0непряма
PyPIh24.1.0непряма
PyPIhpack4.0.0непряма
PyPIhtml5lib1.1непряма
PyPIhttpcore1.0.7непряма
PyPIhttptools0.6.4непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub0.27.1непряма
PyPIhumanfriendly10.0непряма
PyPIhyperframe6.0.1непряма
PyPIidentify2.6.1непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimportlib-metadata8.5.0непряма
PyPIimportlib-resources6.4.5непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIjiter0.8.2непряма
PyPIjoblib1.4.2непряма
PyPIjsonschema4.23.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2023.12.1непряма
PyPIkiwisolver1.4.7непряма
PyPIkubernetes31.0.0непряма
PyPIlancedb0.5.7непряма
PyPIlitellm1.61.20непряма
PyPIlxml5.3.0непряма
PyPIlz44.3.3непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe2.1.5непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImilvus-lite2.4.11непряма
PyPImilvus-model0.2.12непряма
PyPImmh35.0.1непряма
PyPImonotonic1.6непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.1.0непряма
PyPImultitasking0.0.11непряма
PyPInetworkx3.1непряма
PyPInetworkx3.2.1непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.1.3.1непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.4.5.8непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.1.105непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.1.105непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.1.105непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.1.0.70непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.0.2.54непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.2.1.3непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.2.106непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.5.147непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.4.5.107непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.6.1.9непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.1.0.106непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.3.1.170непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.20.5непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.21.5непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.6.85непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.1.105непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.4.127непряма
PyPIoauthlib3.2.2непряма
PyPIonnxruntime1.15.1непряма
PyPIonnxruntime1.19.2непряма
PyPIopenai1.59.9непряма
PyPIopenai1.60.2непряма
PyPIopenai1.65.1непряма
PyPIopentelemetry-api1.29.0непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.29.0непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.29.0непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation0.50b0непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi0.50b0непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-fastapi0.50b0непряма
PyPIopentelemetry-proto1.29.0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.29.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.50b0непряма
PyPIopentelemetry-util-http0.50b0непряма
PyPIorjson3.10.15непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging24.2непряма
PyPIpandasai3.0.0b4непряма
PyPIpeewee3.17.8непряма
PyPIpinecone-client3.2.2непряма
PyPIpkgutil-resolve-name1.3.10непряма
PyPIplatformdirs4.3.6непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIportalocker2.10.1непряма
PyPIposthog3.8.4непряма
PyPIpre-commit3.5.0непряма
PyPIpropcache0.2.0непряма
PyPIproto-plus1.25.0непряма
PyPIprotobuf5.29.3непряма
PyPIpsycopg2-binary2.9.10непряма
PyPIpulsar-client3.5.0непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpyasn10.6.1непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.1непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydantic-core2.27.2непряма
PyPIpygments2.19.1непряма
PyPIpyjwt2.10.1непряма
PyPIpylance0.9.18непряма
PyPIpymilvus2.5.3непряма
PyPIpymssql2.3.7непряма
PyPIpymysql1.1.1непряма
PyPIpyopenssl24.3.0непряма
PyPIpyparsing3.1.4непряма
PyPIpyparsing3.2.1непряма
PyPIpypika0.48.9непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpyreadline33.5.4непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-cov4.1.0непряма
PyPIpytest-env0.8.2непряма
PyPIpytest-mock3.14.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2024.2непряма
PyPIpywin32308непряма
PyPIqdrant-client1.4.0непряма
PyPIratelimiter1.2.0.post0непряма
PyPIreferencing0.35.1непряма
PyPIregex2024.11.6непряма
PyPIrequests-oauthlib2.0.0непряма
PyPIretry0.9.2непряма
PyPIrich13.9.4непряма
PyPIrpds-py0.20.1непряма
PyPIrsa4.9непряма
PyPIruff0.1.15непряма
PyPIsafetensors0.5.2непряма
PyPIscikit-learn1.3.2непряма
PyPIscikit-learn1.6.1непряма
PyPIsemver3.0.2непряма
PyPIsentence-transformers2.7.0непряма
PyPIsetuptools70.0.0непряма
PyPIsetuptools75.8.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsnowflake-connector-python3.12.4непряма
PyPIsnowflake-sqlalchemy1.7.3непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.6непряма
PyPIsourcery1.33.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.37непряма
PyPIsqlalchemy-bigquery1.12.0непряма
PyPIsqlglotrs0.3.0непряма
PyPIstarlette0.41.3непряма
PyPIsympy1.12.1непряма
PyPIsympy1.13.1непряма
PyPIsympy1.13.3непряма
PyPItenacity9.0.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.5.0непряма
PyPIthrift0.20.0непряма
PyPItiktoken0.7.0непряма
PyPItokenizers0.20.3непряма
PyPItokenizers0.21.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItomlkit0.13.2непряма
PyPItorch2.4.1непряма
PyPItorch2.5.1непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItransformers4.46.3непряма
PyPItransformers4.48.1непряма
PyPItriton3.0.0непряма
PyPItriton3.1.0непряма
PyPItyper0.15.1непряма
PyPItyping-extensions4.12.2непряма
PyPItzdata2024.2непряма
PyPItzdata2025.1непряма
PyPIujson5.10.0непряма
PyPIurllib31.26.20непряма
PyPIurllib32.2.3непряма
PyPIurllib32.3.0непряма
PyPIuvicorn0.34.0непряма
PyPIuvloop0.21.0непряма
PyPIvirtualenv20.29.1непряма
PyPIwatchfiles1.0.4непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwebsockets14.2непряма
PyPIwrapt1.17.2непряма
PyPIyarl1.15.2непряма
PyPIyfinance0.2.52непряма
PyPIzipp3.20.2непряма
PyPIzipp3.21.0непряма
Сповіщення про залежності 2

Встановлення pypi:pandasai@3.0.0 тягне 36 пакетів, прямих і транзитивних: 2 мають відомі сповіщення, з них 2 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pillow10.4.0прямакритична3412.3.0
pyarrow18.1.0прямависока223.0.1

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 sinaptik-ai/pandas-ai. Читати поруч →

96man-group/arcticdbArcticDB is a high performance, serverless DataFrame database built for the Python Data Science ecosystem.Винятковий99metabase/metabaseThe easy-to-use open source Business Intelligence and Embedded Analytics tool that lets everyone work with data :bar_chart:Винятковий98trinodb/trinoOfficial repository of Trino, the distributed SQL query engine for big data, formerly known as PrestoSQL (https://trino.io)Винятковий100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий99pandas-dev/pandasFlexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much moreВинятковий

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.