Github Trends®
4503 findingsmedian surprise 0.00322window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3213 · UNIT ID 858127
pandas-dev/pandas
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000306
ENGAGEMENT0.71
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.33
ACCEL
-9.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 19 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
20,654
FOLLOWERS
5,349
OWNER ★
49,785

Engagement Signals

FORKS
20,177
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

pandas-dev/pandas собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,349 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 20,654. Это даёт surprise-индекс 0.000306 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 4503 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY6.335.33+1.00ABOVE 58%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS20,177457+19,720ABOVE 98%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 15%