🦆 Daffy — валидация DataFrame прямо в коде

Ошибки в данных редко падают сразу. Чаще они «всплывают» дальше по пайплайну — когда уже поздно. Daffy решает это просто: валидирует входы и выходы функций через декораторы.

Без схем, без отдельного слоя валидации, без рефакторинга.

Пример:

from daffy import df_in, df_out

@df_in(columns=["price", "bedrooms", "location"])
@df_out(columns=["price_per_room", "price_category"])
def analyze_housing(houses_df):
    return analyzed_df

👉 Daffy падает сразу — на границе функции, с понятной ошибкой.

Установка:

pip install daffy

Работает с уже установленной DataFrame-библиотекой.
Поддержка Python 3.10–3.14.

Daffy — decorator-first подход:
✓ добавляется за 30 секунд
✓ не меняет архитектуру
✓ не требует инфраструктуры
✓ легко удалить, если не зашло

Идеален для функций, трансформаций и ML/ETL пайплайнов.

🔗 Ссылка на проект

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст