Question

我有一个名为Point()的类，我希望打印输出为WKT而不是从它获得的服务中提供的JSON。

Point类继承自dict，除了在ipython中显示列或打印数据框对象外，类中的所有内容都很有效。

我在Point类（简化类）上尝试了以下内容：

class Point(dict):
    def __init__(self, iterable):
       self._coords = iterable
    def __str__(self):
       return 'Point(%s,%s)' % (self._coords['x'], self._coords['y'])
    def __repr__(self):
       return 'Point(%s,%s)' % (self.x, self.y)
    def _repr_html_(self):
       return self.__str__()
    def _repr_pretty_(self):
       return self.__str__()

示例：

>>> pt = Point({"x" : -118.15, "y" : 33.80, "spatialReference" : {"wkid" : 4326}})
>>> df = pd.DataFrame(data=[['A', pt]], columns=['foo', 'SHAPE'])
>>> df.SHAPE
  foo                                              SHAPE
0   A  {'x': -118.15, 'y': 33.8, 'spatialReference': ...

但如果我这样做

>>> df.SHAPE[0]
"POINT (-118.15000000000001 33.799999999999997)"

哪个是正确的所需输出。

如何让DataFrame兑现我的课程 repr 或 str ？

这是另一个显示我看到的非常基本问题的编辑：

class foo(dict):
    def __init__(self, iterable=None, **kwargs):
        if iterable is None:
            iterable = ()
        super(foo, self).__init__(iterable)
        self.update(kwargs)
    def __repr__(self):
        return ",".join(self.keys())
    def __str__(self):
        return ",".join(self.keys())

f = foo({'alpha' : 'b',
    'beta' : 'c'})

import pandas as pd
pd.DataFrame(data=[['A', 1, f]], columns=['D', 'F', 'G'])

系列“G”的输出不符合课程__repr__或__str__。

由于

Answer 1

我必须转到Pandas的github页面，并从开发团队中发现他们使用的pprint函数不会对可迭代对象表示__str__或__repr__。因此，如果您继承自 dict ，您将从字典中获取默认打印。基本的解决方案是不从dict继承而只使用默认对象。

Answer 2

你在这里重写的是python中object的内置函数。 pandas对此一无所知。

正确的是，当您尝试在repl中访问G中的项时，您将获得正确的覆盖输出，因为这是您在对象级别所指示的内容。但是当您尝试打印G本身时，您将获得的对象表示不是str(object)或repr(object)。你可以阅读更多here

repr（对象）

返回包含可打印表示形式的字符串一个东西。对于许多类型，此函数尝试返回a 传递给将产生具有相同值的对象的字符串 eval（），否则表示是一个以角度包围的字符串包含对象类型名称的括号附加信息通常包括名称和地址物体。类可以控制此函数为其返回的内容实例通过定义__repr__()方法。

简而言之，覆盖__repr__操纵repr()返回的内容，不操纵对象表示。

G列中的

foo仍然是对象，它们不是str(foo)。

因此，您需要将str(object)或repr(object)作为其项目。您在此假设当您将对象提供给DataFrame时，pandas会自动将对象表示转换为str(object)或repr(object)。在这种情况下不是。

初步尝试获得所需的结果，您可以这样做：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[['A', 1, str(f)]], columns=['D', 'F', 'G'])
print(df)

# output
  D F           G
0 A 1 alpha, beta

大熊猫没有正确显示系列值

2 个答案: