Question

我试图弄清楚Pandas如何在飞行中设法创建新的对象成员。例如，如果您这样做：

d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)

您可以立即执行此操作：

df.col1

并获取col1的内容。 Pandas如何动态创建col1成员？

感谢。

Answer 1

检查字典输入的存储库中的

Relevant code：

class DataFrame(NDFrame):
    def __init__(self, data=None, index=None, columns=None, dtype=None,
                 copy=False):
        if data is None:
            data = {}

        # Some other if-statements that check data types...

        elif isinstance(data, dict): mgr = self._init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)

使用_init_dict method：

def _init_dict(self, data, index, columns, dtype=None):

    if columns is not None:
       # Does some stuff - but this isn't your case

    else:
        keys = list(data.keys())
        if not isinstance(data, OrderedDict):
            # So this part is trying to sort keys to cols in alphabetical order
            # The _try_sort function is simple, exists in pandas.core.common
            keys = _try_sort(keys)
        columns = data_names = Index(keys)

所以真正的工作来自pandas.core.indexes.base中的Index class。从那里开始变得非常复杂（并且我理解解释任何东西的“方式”意味着什么而不会继续回归，直到你得到机器代码，开始融化）但是可以肯定地说，如果你给了它pandas.Index类是一维数据数组，它将创建一个具有可切片集和关联数据类型的对象。

这正是你所观察到的 - 你基本上给它提供了一堆密钥，而pandas知道它需要给你一些你可以作为索引访问的东西（因为df.col1是只是df['col1']）的语法糖，你可以切片（df[0:1]），并且知道它自己的数据类型。

Answer 2

当然，在提出问题之后，我自己找到了答案。

事实证明，您可以使用__getattr__来实现这一目标。最简单的方法（也是我想要的方法）是使用字典，然后使用__getattr__返回字典中的值，如下所示：

class test():
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        self.adict = {'spam' : 'eggs'}

    def __getattr__(self, attr):
        return self.adict[attr]

nt = test()
print(nt.spam)

找不到类属性时会调用

__getattr__，就像这里的情况一样。解释器无法找到spam属性，因此将其推迟到__getattr__。要记住的事情：

如果密钥不存在于字典中，则会引发密钥错误，而不是属性错误。
不要使用__getattribute__，因为每次调用属性时都会调用它，从而弄乱整个班级。

感谢大家对此的意见。

熊猫风格的对象成员

2 个答案: