論文の概要: PandasCorpus: A Resource of Real-World Pandas Workflows and Usage Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14742v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 21:23:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.059864
- Title: PandasCorpus: A Resource of Real-World Pandas Workflows and Usage Patterns
- Title（参考訳）: PandasCorpus: 現実世界のパンダのワークフローと利用パターンのリソース
- Abstract要約: Pandasは、データ処理と機械学習のためのデファクトライブラリとして登場した。
ユビキティにもかかわらず、パンダが現実世界のプロジェクトでどのように使われているかについての体系的な調査は限られている。
PandasCorpusはGitHubリポジトリから収集したデータセットで、現実世界のPandaを大規模にキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6531546527140474
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Pandas has emerged as the de facto library for data processing and machine learning, widely used for tasks, such as data loading, transformation, and analysis. Despite its ubiquity, there has been limited systematic investigation into how Pandas is used in real-world projects and how typical workflows are composed in practice. To address this gap, we introduce PandasCorpus, a dataset curated from GitHub repositories that captures real-world Pandas workflows at scale. In this work, a workflow refers to Pandas-based code contained in Jupyter notebooks, a prevalent medium for writing, executing, and sharing data analysis code. The dataset comprises 139k notebooks from approximately 100k repositories and captures more than 4M Pandas API calls spanning 136 distinct operations. Beyond dataset construction, we characterize workflows using structural and Pandas-specific features and analyze notebook evolution between 2015 and 2025. Our study examines code executability, notebook size, and recurring sequences of Pandas operations, providing empirical insights into how Pandas is used in practice. The resulting corpus offers a reusable resource for studying data analysis workflows, Pandas usage patterns, and library-aware code composition. Both the dataset and the extraction pipeline are publicly available via GitHub and Zenodo.
- Abstract（参考訳）: Pandasはデータ処理と機械学習のためのデファクトライブラリとして登場し、データローディング、変換、分析といったタスクに広く利用されている。
実用性にもかかわらず、パンダが現実世界のプロジェクトでどのように使われているか、どのように典型的なワークフローが実際に構成されているかについて、体系的な調査が限られている。
このギャップに対処するために、GitHubリポジトリからキュレートされたデータセットであるPandasCorpusを紹介します。
この作業では、ワークフローはJupyterノートブックに含まれるPandasベースのコードを指し、データ解析コードを記述、実行、共有するための一般的な媒体である。
データセットは、約100kリポジトリから139kのノートブックで構成され、136の異なる操作にまたがる4M Pandas APIコールをキャプチャする。
データセットの構築以外にも、構造とパンダ特有の機能を使用してワークフローを特徴付け、2015年から2025年の間にノートブックの進化を分析します。
本研究は, Pandas 操作のコード実行性, ノートサイズ, 繰り返しシーケンスについて検討し, 実際に Pandas がどのように使われているのかを実証的な知見を提供する。
結果として得られたコーパスは、データ分析ワークフロー、Pandasの使用パターン、ライブラリ対応のコード構成を研究するための再利用可能なリソースを提供する。
データセットと抽出パイプラインはGitHubとZenodoから公開されている。
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