Question

我有一个Pandas数据框，想要用它做不同的事情。现在我的函数有这个结构：

def process_dataframe(df, save_to_file, print_to_screen, etc):
    ...
    if save_to_file:
        df.to_csv(filename)
    elif print_to_screen:
        print df
    elif...

这是一个丑陋的if else案例。我想用功能代替。一个函数指针。像这样的东西。我创建了几个函数：

def save_to_file(df, filename):
    return create_function(to_csv, filename???)
def print_to_screen(df):
    return create_function(print)

这意味着我可以将我的函数结构改为这一行：

result = process_dataframe(save_to_file)
...
...
def process_dataframe(df, my_functional):
    return my_functional(df)

问题是我不懂语法。例如，如何在“save_to_file（）”中返回类成员函数“.to_csv”？ “save_to_file（）”如何？它需要哪个args？

当然，我可以使用lambda而不是定义每个函数。但我想先了解如何定义函数。使用lambdas的下一步，我可以弄清楚自己。

Answer 1

我确定这实际上是你想要做的，但假设它是，你可以编写一个调用函数的函数（并通过参数传递），如下所示：

def process_df(df, function, *args, **kwargs):
    function(df, *args, **kwargs)

定义你的两个动作。

def print_to_screen(df):
    print df

def save_to_file(df, filename):
    df.to_csv(filename)

然后你可以随意使用它们：

In [193]: df = pd.DataFrame([[1,2,3],[2,4,5]], columns=['a','b','c'])

In [197]: process_df(df, print_to_screen)
   a  b  c
0  1  2  3
1  2  4  5

In [198]: process_df(df, save_to_file, 'temp.csv')
#writes temp.csv

Answer 2

问题是我不懂语法。例如，如何返回“save_to_file（）？”
中的类成员函数“.to_csv”

我认为你问的是：

def save_to_file(filename):
    def df_to_csv(df):
        return df.to_csv(filename)
return df_to_csv

电话：

foo = save_to_file('myfile.csv')
foo(df)  # <- here "df" will be saved to "myfile.csv"

您也可以这样做（我认为这是您最初想要的）：

def save_to_file(df, filename):
    def df_to_csv():
       return df.to_csv(filename)
return df_to_csv

然后这样称呼它：

foo = save_to_file(df, 'myfile.csv')
foo()  # <- "df" is saved to "myfile.csv"

但对我来说，这似乎并不比第一个解决方案难看，所以你可能想重新考虑一下你的方法。

在这种情况下如何使用功能？

2 个答案: