公开记录
软件健康报告模式 0.34.0 · 指标 2.10.0 · 2026-09-08 22:28 UTC

narwhals-dev / narwhals

Lightweight and extensible compatibility layer between dataframe libraries!

PythonMIT★ 1,717 星标⑂ 220 复刻始于 2024年2月在 GitHub 上查看 ↗
类型库如何判定

narwhals-dev/narwhals 的健康指数为 100 分中的 97 分,处于「卓越」区间。 其得分最高的类别是Vitality(99/100),最低的是Sustainability & Governance(66/100)。 最近一次更新在今天。 近期的大部分工作由 1 位贡献者完成。

97
总分 / 100
卓越

软件健康指数

指标归入加权类别,统一采用 1–100 量表。总体分先取类别加权平均,再依据公开记录的分布进行校准,使各等级具有百分位含义;当公开证据触发高风险司法辖区政策时,评级会按政策调整,并设置 34(存在风险)的上限。

97
卓越93-100公开记录中的最高层级(约前 5%);基本满足所有检验标准
优秀80-92各方面均表现强劲;仅有少量不足
良好65-79健康;不足之处有限且可控
中等50-64可接受,但存在明显不足;建议进行审查
薄弱35-49多个领域存在实质性薄弱环节
存在风险20-34存在重大薄弱环节;采用时应保持审慎
危急1-19问题严重(项目被弃置、仅有单一维护者、缺乏基本工程规范)
活力社区与采用可持续性与治理工程质量安全AI 就绪度

评分画像

每条轴代表一个类别。形状比平均值更重要——健康的对象会填满整个图形,而“一峰一谷”式画像意味着某一维度的优势正掩盖另一维度的风险。

加权总体分 85 经校准后在公布的指数量表上为 97(记录校准 2026-08-02)。

所有权

33 关注者5 个公开仓库始于 2024年5月

该仓库由组织支持——共同承担、可问责的托管责任,可延续于任何单一维护者之后。

软件包生态系统

注册表软件包版本月下载量版本数最近发布标签
PyPInarwhals2.26.0137,843,2922430 天前dataframesinteroperabilitypandaspolarspyarrowdaskmodincudf

按类别列示的指标

活力

项目是否仍有生命——是否仍在编写代码,是否仍在发布版本?

99卓越 · 占总体的 21%
评分方式
36/36推送新近度 — 最近一次推送于 0 天前
35.3/36提交节奏 — 52 周中有 51 周有提交
18/18提交量 — 最近一年 443 次提交
10/10OpenSSF Scorecard:Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
所用输入
commits_last_year443
human_commit_share0.66
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

发布纪律

98卓越
评分方式
27/27有发布版本 — 已发布 100 个发布版本
36/36发布时效 — 最近一次发布版本于 0 天前
27/27发布节奏 — 约每 17.2 天发布一次
8/10OpenSSF Scorecard:Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
所用输入
releases_count100
latest_release_tagv2.26.0
releases_from_tags否
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases17.2

社区与采用

项目是否拥有用户、下载量与关注度,并具备欢迎贡献者参与的配置?

88优秀 · 占总体的 17%
评分方式
52.5/60星标 — 1,717 个星标
19.5/25复刻 — 220 个复刻
5.6/15关注者 — 11 位关注者
所用输入
forks220
stars1,717
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

社区健康

92优秀
评分方式
22.5/22.5README
22.5/22.5许可证 — 可识别的许可证(MIT)
18/18CONTRIBUTING 指南
13.5/13.5行为准则
0/7.2议题模板
6.3/6.3PR 模板
所用输入
has_readme是
has_license是
readme_badges4
has_contributing是
has_issue_template否
has_code_of_conduct是
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, badge.fury.io, shields.io
has_pull_request_template是
评分方式
80/80月度下载量 — pypi 合计每月 137,843,292 次下载
0/20注册表被依赖数 — 该生态系统不报告此项
所用输入
packagesnarwhals
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads137,843,292
unverified_packages_excluded—
已排除计分(无数据或不适用):注册表被依赖数。 其余权重已重新归一化。

可持续性与治理

项目能否在其成员之外延续——巴士系数、响应能力、由谁支持,以及软件包的维护状况?

66良好 · 占总体的 23%
评分方式
9/54巴士系数 — 1 位贡献者贡献了半数提交
10.6/22.5提交分布 — 头号贡献者编写了 53% 的提交
13.5/13.5贡献者广度 — 96 位贡献者
10/10OpenSSF Scorecard:Contributors — project has 20 contributing companies or organizations
所用输入
bus_factor1
contributors_sampled96
top_contributor_share0.527
评分方式
34.1/42议题解决 — 81% 的议题已关闭
27.9/30PR 接受 — 已裁定的 PR 中 2,627/2,829 已合并
10.1/13Newcomer PR acceptance — 30 天内首次贡献者的 PR 已合并 7/9
10.5/15OpenSSF Scorecard:Code-Review — Found 14/18 approved changesets -- score normalized to 7
所用输入
merged_prs2,627
open_issues192
closed_issues827
prs_merged_7d15
prs_decided_7d15
prs_merged_30d38
prs_decided_30d42
issue_closed_ratio0.812
closed_unmerged_prs202
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d9
评分方式
30/30所有权背书 — 组织持有
0/20已验证域名
11/25所有者影响力 — narwhals-dev 有 33 位关注者
10.3/25既往记录 — 5 个公开仓库,账户约 2 年
所用输入
followers33
owner_typeOrganization
is_verified否
owner_loginnarwhals-dev
public_repos5
account_age_days855
评分方式
25/25已发布且可解析 — pypi 上有 1 个软件包
35/35发布时效 — 最近一次发布于 0 天前
20/20版本历史 — 243 个已发布版本
20/20未被弃用 — 活跃,未被弃用或撤回
所用输入
packagesnarwhals
ecosystemspypi
any_deprecated否
min_days_since_publish0

工程质量

基础的工程与文档实践是否到位?

96卓越 · 占总体的 19%

工程实践

94卓越
评分方式
24/24CI 工作流 — 19 个工作流
24/24存在测试
16/16Linter 配置 — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit 钩子
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard:CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
所用输入
has_ci是
has_tests是
has_editorconfig否
has_linter_config是
has_precommit_config是

文档

100卓越
评分方式
30/30README
25/25文档目录
15/15文档 / 主页站点 — https://narwhals-dev.github.io/narwhals/
10/10仓库描述
10/10主题标签 — 8 个主题标签
10/10Wiki
所用输入
topicscudf, ibis, pandas, polars, pyarrow, dask, duckdb, pyspark
has_wiki是
homepagehttps://narwhals-dev.github.io/narwhals/
docs_sitehttps://narwhals-dev.github.io/narwhals/
has_readme是
has_docs_dir是
has_description是

安全

可见的安全与供应链实践是否稳固,且不存在未解决的高风险司法辖区暴露?

78良好 · 占总体的 16%

安全态势

73良好
评分方式
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
5.2/7.5Code-Review — Found 14/18 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 20 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5许可证 — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1.5/7.5Vulnerabilities — 8 existing vulnerabilities detected
所用输入
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate7.3
评分方式
35/35直接依赖不含已知公告 — 没有直接依赖携带已知公告
0/25间接依赖不含已知公告 — 在此范围内,传递依赖集合无法与开发和测试依赖区分
0/40没有长期未处理的公告 — 没有公告带有发布日期
所用输入
sourceosv
advisories19
affected_packages9
assessed_packages176
unassessed_packages12
affected_by_severitycritical 2, high 1, moderate 4, unknown 2
direct_affected_packages0
已排除计分(无数据或不适用):间接依赖不含已知公告, 没有长期未处理的公告。 其余权重已重新归一化。 已将 176 个已解析依赖与 OSV 比对。 有 12 项无法评估——没有已解析的版本、生态系统不受支持,或超出所报告的软件包清单。 该仓库未发布任何索引可解析的软件包,因此改为评估仓库依赖图。该图将开发与测试版本固定同交付的依赖混在一起,因此仅对声明的运行时依赖计分;传递性发现仅作为背景信息列出,不计入评分。 未对可达性进行分析。

AI 就绪度

该仓库在多大程度上具备与 AI 编码代理协同开发与维护的条件?权重刻意设小(4%):代理工具链是一项真实的维护信号,但完全不具备的仓库仍可达到 100/100。

87优秀 · 占总体的 4%
评分方式
45/45代理指令 — AGENTS.md
0/15机器可读文档(llms.txt)
40/40可读的提交历史 — 66 次人类提交中有 66 次说明了意图(结构化标题或解释性正文)
所用输入
has_llms_txt否
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes8,417
评分方式
18/18一条命令的引导启动 — Makefile
22/22自动化测试
11/11Lint / 格式化配置 — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11静态类型检查 — packages/test-plugin/src/test_plugin/py.typed, src/narwhals/py.typed
10/10可复现环境 — lockfile
2/10已体现的代理实践 — 最近 100 次提交中有 1 次由代理编写或署名代理
8/8自动化维护 — 最近 100 次提交中有 28 次为自动依赖更新
8/10OpenSSF Scorecard:Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
所用输入
has_nix否
has_tests是
lockfilesuv.lock
has_dockerfile否
typed_language否
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainer否
has_linter_config是
typecheck_configspackages/test-plugin/src/test_plugin/py.typed, src/narwhals/py.typed
agent_commit_share0.01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0.28
评分方式
27/45可类型检查的代码 — Python,已配置类型检查(packages/test-plugin/src/test_plugin/py.typed, src/narwhals/py.typed)
54.5/55可控的文件大小 — 采样的 526 个源文件中有 5 个超过 60KB
所用输入
primary_languagePython
largest_source_bytes139,785
source_files_sampled526
oversized_source_files5

关键数据

1,717GitHub 星标
96贡献者
443最近 12 个月提交数
0距最近推送天数
100发布版本数
1巴士系数(bus factor)
192开放议题
PyPI软件包生态系统数

数据采集警告

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:narwhals@2.26.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

更多细节

Star 与 Fork 历史 0 ★ / 220 ⇿
0Star
220Fork
99发布

每颗 star 和每个 fork 的添加时间,来自 GitHub 并按天汇总。累计增长位于其构成来源——每日新增——的正上方,二者可相互对照:稳定的自然增长与短暂的突增形态截然不同。当这一差别可被衡量时,它会作为增长真实性予以报告。

04080120160200240219212024-032025-062026-09
主版本 1次版本 59修订 39

每个点涵盖 3 天。

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3综合

来自开源项目 OpenSSF Scorecard 的独立、工具无关的安全评估。每项检查奖励的是安全实践本身,而非特定供应商的工具。Scorecard 无法判定的检查项标记为 不适用,并从安全评分中剔除(绝不按零分计)。Scorecard v5.5.0 · 2026-09-08 22:28 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
7Code-ReviewFound 14/18 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 20 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2Vulnerabilities8 existing vulnerabilities detected
全部依赖 188

来自 GitHub 依赖图的完整解析依赖集合:0 个直接依赖与 188 个间接(传递)软件包。仓库提交锁文件时,传递闭包才是完整的。

注册表软件包版本关系
PyPIast-serialize0.10.0间接
PyPIatpublic7.0.0间接
PyPIcachetools7.1.8间接
PyPIclick8.5.0间接
PyPIcloudpickle3.1.2间接
PyPIcolorama0.4.6间接
PyPIcovdefaults2.3.0间接
PyPIcoverage7.16.0间接
PyPIcuda-bindings12.9.7间接
PyPIcuda-core0.7.0间接
PyPIcuda-core1.2.0间接
PyPIcuda-pathfinder1.8.1间接
PyPIcuda-python12.9.7间接
PyPIcuda-toolkit12.9.2.0间接
PyPIcudf-cu12—间接
PyPIcudf-cu1226.2.1间接
PyPIcudf-cu1226.8.1间接
PyPIcupy-cuda12x14.2.0间接
PyPIdask—间接
PyPIdask2024.10.0间接
PyPIdask2026.8.0间接
PyPIdask-expr1.1.16间接
PyPIdeepmerge3.0.1间接
PyPIduckdb—间接
PyPIduckdb1.1.0间接
PyPIduckdb1.2.0间接
PyPIduckdb1.3.0间接
PyPIduckdb1.5.5间接
PyPIexceptiongroup1.3.1间接
PyPIexecnet2.1.2间接
PyPIfsspec2026.7.0间接
PyPIghp-import2.1.0间接
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.3间接
PyPIgriffelib2.3.0间接
PyPIgrpcio1.83.1间接
PyPIgrpcio-status1.83.1间接
PyPIhypothesis6.167.1间接
PyPIibis-framework—间接
PyPIibis-framework12.0.0间接
PyPIimportlib-metadata9.0.1间接
PyPIiniconfig2.3.0间接
PyPIjinja23.1.6间接
PyPIjoblib1.6.0间接
PyPIlibcudf-cu1226.2.1间接
PyPIlibcudf-cu1226.8.1间接
PyPIlibkvikio-cu1226.2.0间接
PyPIlibkvikio-cu1226.8.0间接
PyPIlibrmm-cu1226.2.0间接
PyPIlibrmm-cu1226.8.0间接
PyPIlibrt0.15.0间接
PyPIllvmlite0.44.0间接
PyPIllvmlite0.46.0间接
PyPIlocket1.0.0间接
PyPImarkdown3.10.3间接
PyPImarkdown-exec1.12.3间接
PyPImarkdown-it-py4.2.0间接
PyPImarkupsafe3.0.3间接
PyPImdurl0.1.2间接
PyPImergedeep1.3.4间接
PyPImkdocs1.6.1间接
PyPImkdocs-autorefs1.4.4间接
PyPImkdocs-get-deps0.2.2间接
PyPImkdocstrings1.0.6间接
PyPImkdocstrings-python—间接
PyPImkdocstrings-python2.0.8间接
PyPImodin0.23.1.post0间接
PyPImodin0.37.1间接
PyPImore-itertools11.1.0间接
PyPImypy2.1.0间接
PyPImypy2.3.1间接
PyPImypy-extensions1.1.0间接
PyPInarwhals2.26.0间接
PyPInodeenv1.10.0间接
PyPInumba0.61.2间接
PyPInumba0.64.0间接
PyPInumba-cuda0.22.2间接
PyPInumba-cuda0.30.4间接
PyPInumba-cuda-mlir0.5.1间接
PyPInumpy1.21.4间接
PyPInumpy1.22.0间接
PyPInumpy1.24.4间接
PyPInumpy2.2.6间接
PyPInumpy2.4.6间接
PyPInumpy2.5.3间接
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10间接
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27间接
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86间接
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86间接
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79间接
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4间接
PyPInvidia-cufile-cu121.14.1.1间接
PyPInvidia-curand-cu1210.3.10.19间接
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82间接
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65间接
PyPInvidia-libnvcomp-cu125.1.0.21间接
PyPInvidia-libnvcomp-cu125.3.0.16间接
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86间接
PyPInvtx0.2.16间接
PyPIpackaging26.3间接
PyPIpandas—间接
PyPIpandas1.3.4间接
PyPIpandas1.4.1间接
PyPIpandas2.0.3间接
PyPIpandas2.3.3间接
PyPIpandas3.0.3间接
PyPIpandas3.0.5间接
PyPIpandas-stubs2.3.0.250703间接
PyPIpandas-stubs2.3.3.260113间接
PyPIpandas-stubs3.0.5.260730间接
PyPIparsy2.2间接
PyPIpartd1.4.2间接
PyPIpathspec1.1.1间接
PyPIplatformdirs4.11.7间接
PyPIpluggy1.6.0间接
PyPIpolars—间接
PyPIpolars0.20.4间接
PyPIpolars0.20.8间接
PyPIpolars1.44.1间接
PyPIpolars-runtime-321.44.1间接
PyPIprek0.5.2间接
PyPIprettytable3.18.0间接
PyPIprotobuf7.36.1间接
PyPIpsutil7.2.2间接
PyPIpy4j0.10.9.7间接
PyPIpyarrow—间接
PyPIpyarrow13.0.0间接
PyPIpyarrow14.0.0间接
PyPIpyarrow15.0.0间接
PyPIpyarrow23.0.1间接
PyPIpyarrow25.0.1间接
PyPIpyarrow-hotfix0.7间接
PyPIpyarrow-stubs10.0.1.9间接
PyPIpyarrow-stubs19.2间接
PyPIpyarrow-stubs20.0.0.20260819间接
PyPIpygments2.21.0间接
PyPIpygments-ansi-color0.3.0间接
PyPIpylibcudf-cu1226.2.1间接
PyPIpylibcudf-cu1226.8.1间接
PyPIpymdown-extensions11.0.2间接
PyPIpyrefly1.0.0间接
PyPIpyrefly1.2.0间接
PyPIpyright1.1.411间接
PyPIpyspark—间接
PyPIpyspark3.5.0间接
PyPIpytest9.1.1间接
PyPIpytest-cov7.1.0间接
PyPIpytest-env1.7.0间接
PyPIpytest-randomly5.0.0间接
PyPIpytest-xdist3.8.0间接
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0间接
PyPIpython-dotenv1.2.3间接
PyPIpytz2026.3.post1间接
PyPIpyyaml6.0.3间接
PyPIpyyaml-env-tag1.1间接
PyPIrapids-logger0.2.3间接
PyPIrich15.0.0间接
PyPIrmm-cu1226.2.0间接
PyPIrmm-cu1226.8.0间接
PyPIruff0.16.6间接
PyPIscikit-learn1.1.0间接
PyPIscikit-learn1.3.0间接
PyPIscikit-learn1.7.2间接
PyPIscikit-learn1.9.0间接
PyPIscipy1.15.3间接
PyPIscipy1.17.1间接
PyPIscipy1.18.1间接
PyPIscipy1.7.3间接
PyPIscipy1.8.0间接
PyPIsetuptools84.0.0间接
PyPIsix1.17.0间接
PyPIsortedcontainers2.4.0间接
PyPIsqlframe—间接
PyPIsqlframe4.4.0间接
PyPIsqlglot30.12.0间接
PyPIsqlparse0.6.0间接
PyPItest-plugin0.1.0间接
PyPIthreadpoolctl3.6.0间接
PyPItomli2.4.1间接
PyPItoolz1.1.0间接
PyPItypes-pytz2026.3.1.20260727间接
PyPItyping-extensions4.16.0间接
PyPItzdata2026.3间接
PyPIuv-build—间接
PyPIwatchdog6.0.0间接
PyPIwcwidth0.8.3间接
PyPIzensical—间接
PyPIzensical0.0.59间接
PyPIzipp4.1.0间接
依赖安全公告 9

该仓库未发布可被索引解析的包,因此评估的是其自身的依赖图——共 176 个包,其中也包含从不交付的开发与测试版本固定:9 个存在已知公告,0 个为直接依赖。 有 12 个无法评估——没有已解析的版本、生态系统不受支持,或不在所列包清单之内。

软件包版本关系严重程度公告数修复版本
pyarrow13.0.0间接严重317.0.0
pyarrow14.0.0间接严重317.0.0
pyarrow15.0.0间接高323.0.1
numpy1.21.4间接中11.22
pyspark3.5.0间接中23.5.2
scikit-learn1.1.0间接中21.5.0
scikit-learn1.3.0间接中21.5.0
scipy1.7.3间接未知21.10.0
scipy1.8.0间接未知11.10.0

公告表示依赖图中记录的版本落入某条公告的受影响范围。可达性未经分析,且依赖图包含开发与测试的版本固定——某项发现可能只涉及工具链而非交付的软件。

原始 JSON 报告 机器可读

反馈

发现这份报告有不准确之处,或有想法要分享?错误的测量、未识别的工具、建议、疑问——都欢迎提出。每条消息都会被阅读并得到回复。

登录过程中消息不会丢失。

评分是信号,而非担保。 评分反映的是 GitHub 上公开可见的实践——不是代码审计,也不是安全保证。

缺失数据将被剔除并重新归一化权重,绝不按零分计。方法论已版本化并公开:指标 v2.10.0、模式 v0.34.0—— 完整方法论 · 指标知识库.

单项结果在整体记录中的位置: 汇总统计 — PyPI.