Question

我的目标是创建一个行为与Pandas DataFrame相同的对象，但在其之上还具有一些我自己的方法。据我了解，一种方法是扩展类，我首先尝试这样做：

class CustomDF(pd.DataFrame):
    def  __init__(self, filename):
        self = pd.read_csv(filename)

但是尝试查看该对象时出现错误，提示：'CustomDF' object has no attribute '_data'。

我的第二次迭代是不继承该对象，而是将其作为DataFrame导入到对象属性之一中，并使方法变通，如下所示：

class CustomDF():

    def  __init__(self, filename):
        self.df = pd.read_csv(filename)

    def custom_method_1(self,a,b,...):
        ...

    def custom_method_2(self,a,b,...):
        ...

这很好，除了对于所有自定义方法而言，我需要先访问self.df属性才能对其执行任何操作，但我希望我的自定义数据框只是self。

有没有办法做到这一点？还是这种方法不理想？

Answer 1

第一个示例中的__init__方法被覆盖。

使用super，然后添加您的自定义代码

class CustomDF(pd.DataFrame):
    def __init__(self, *args, **kw):
        super(CustomDF, self).__init__(*args, **kw)
        # Your code here

    def custom_method_1(self,a,b,...):
        ...

Answer 2

在这里我可能会使用装饰器模式。接受的this post答案将使您步入正轨。

我看到您的第一次迭代真的很酷，但是在我看来，您需要了解有关Pandas内部的很多知识，例如，这个1 2 4 5属性需要以某种方式设置。

干杯。

Answer 3

这是您要找的吗？

class CustomDF:

    def  __init__(self):
        self.df = pd.read_csv(filename)

    def custom_method_1(self, *args, **kwargs):
        result_1 = do_custom_operations_on(self.df, *args, **kwargs)
        return result_1

    def custom_method_2(self, *args, **kwargs):
        result_2 = do_custom_operations_on(self.df, *args, **kwargs)
        return result_2

    ...

Answer 4

在我的项目中，我做了类似的事情并使用了装饰器，就像 manu 建议的那样。装饰器 let updatedData = {}; const dataFromBd = { '1M': { name: 'anna' }, '1Y': {}, '2Y': {}, '3M': {}, '3Y': {}, '4Y': {}, '5Y': {}, '6M': {}, '7Y': {}, '10Y': {}, '14D': {}, '15Y': {}, '>20Y': {} }; for (let [key, value] of Object.entries(dataFromBd)) { updatedData[key] = 'hello'; if (key === '10Y') break; } console.log('data', updatedData); 可能适合您，它基本上将方法 @property 转换为属性 .df()。因此它只会在被特别调用时被读入。但这仅适用于类的实例。

.df

使用pandas.read_csv（）函数基于Pandas.DataFrame创建类进行初始化

4 个答案: