Я часто использую цепочку методов в библиотеке pandas для создания конвейерных функций с кадрами данных, переходя от входных данных к желаемому результату. Примером того, как это обычно выглядит, является ...
(df
.groupby(['master_item_key','master_item_column'])['is_pass']
.apply(lambda s: (s==1).any())
.unstack()
.apply(lambda s: s.sum() / s.shape[0])
.apply(lambda n: "{:.1f}%".format(100*n))
)
Что мне интересно, так это то, есть ли какой-либо инструмент, который может визуализировать "историю" информационного кадра, когда он проходит через этот метод цепь. Если вы хотите увидеть, как выглядит фрейм данных на шаге unstack в jupyter, например, просто нужно закомментировать все последующие строки и посмотреть. Визуализатор историй позволяет проходить adho c каждого шага, чтобы было ясно, что выполняет каждая функция в цепочке. Это было бы весьма полезно при отладке и анализе таких функций. Спрашивать, есть ли такие библиотеки или проекты для чего-то подобного?