Question

我已经遍历了熊猫https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/pandas/core/generic.py的源代码，但无法弄清楚它们在哪里真正实现了.loc切片方法。我正在研究一种包装pd.DataFrames的包装纸。为了解决这个问题，我们将其称为DataFrameCollection。我不想继承所有方法，所以我不想做class DataFrameCollection(pd.DataFrame): pass。

是否有人知道哪个代码负责.loc对象的pd.DataFrame方法，以及如何在自定义对象上使用它？

基本上，我希望能够执行以下操作：

dfc_iris =  DataFrameCollection(" a bunch of dataframes")
dfc_iris.loc[idx_obsvs, :]

Answer 1

loc属性是几个索引器之一，请参见pandas.core.indexing module，特别是get_indexers_list() function：

# the supported indexers
def get_indexers_list():


    return [
        ('ix', _IXIndexer),
        ('iloc', _iLocIndexer),
        ('loc', _LocIndexer),
        ('at', _AtIndexer),
        ('iat', _iAtIndexer),
    ]

每个类都在同一模块中定义。

该函数is used to add attributes to the NDFrame class，它是pandas.DataFrame的基类。 get_indexers_list()结果中的每个类都是added as a property object。

因此，要重新使用对象类型，可以添加属性，必要时使用相同的代码；向您的班级添加相同的班级方法

@classmethod
def _create_indexer(cls, name, indexer):
    """Create an indexer like _name in the class."""
    if getattr(cls, name, None) is None:
        _indexer = functools.partial(indexer, name)
        setattr(cls, name, property(_indexer, doc=indexer.__doc__))

然后使用添加索引器

# install the indexes
for _name, _indexer in indexing.get_indexers_list():
    DataFrameCollection._create_indexer(_name, _indexer)

给定dfcollection类的DataFrameCollection实例，dfcollection.loc将导致_LocIndexer('loc', dfcollection)被调用并返回。

请研究pandas.core.indexing中的其余代码，以查看每个索引器随后如何期望在您的DataFrameCollection实例上查找信息；它是索引器方法中的self.obj引用。

例如，将dfcollection.loc[...]转换为_LocationIndexer.__getitem__()，将_LocIndexer._is_scalar_access()，_LocIndexer._getitem_scalar()，_NDFrameIndexer._getitem_tuple()和_LocIndexer._getitem_axis()委托给{{3}}这些委托的方法，至少需要访问 .axes，.ndim ._get_value()，._get_axis_name()，._get_axis_number()，{{1 }}，._get_axis()和._reindex_with_indexers()属性和方法在数据框中。

如何在自定义类对象上使用熊猫的.loc方法？

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