從熊貓系列創建類對象並應用方法

我有一個函數，它讀入一堆用戶輸入的原始數據，並將它編譯成熊貓系列。在下面的示例中，我將它稱爲create_data，它只是構建了一個隨機系列，長度爲n。從熊貓系列創建類對象並應用方法

>>> def create_data(n): 
...  return pd.Series(np.random.randint(1, 100, n)) 
... 
>>> 
>>> function_result=create_data(10) 
>>> function_result 
0 73 
1 91 
2 31 
3 44 
4 19 
5 30 
6 42 
7 56 
8 69 
9 70 
dtype: int32

然後，我有一套功能，希望能夠適用於這個系列。在這個例子中，我創建了一個計算系列與其一階差分之間的相關性的例子。

>>> def temporal_corr(x): 
...  return pd.concat([x, x.shift()], 1).corr().iloc[0, 1] 
...

我可以明明只是通過調用函數應用到一系列...

>>> temporal_corr(function_result) 
0.38714413906049816

但是，假設我有一個我想在這一系列使用幾種不同的功能。它會更有意義（或者有可能）創建一個類，該類使用函數create_data構造一個對象，然後在該類中有一組函數可以作爲方法應用？我創建一個類並在下面定義這個函數。

>>> class myobj: 
...  def __init__(self, myobj): 
...   self.myobj = myobj 
...  
...  def temporal_corr(self): 
...   return pd.concat([self.myobj, self.myobj.shift()], 1).corr().iloc[0, 1] 
... 
>>> a = myobj(function_result) 
>>> a.temporal_corr() 
0.38714413906049816

什麼是有myobj作爲函數create_data的結果來創建的類對象的最佳方式？我希望能夠撥打create_data，並將結果作爲我可以撥打temporal_corr()的對象。

來源

2016-08-05 AJG519

我不知道我理解這個問題。如果你想'create_data'返回一個'myobj'實例，爲什麼不這樣做：'def create_data（n）：return myobj（pd.Series（np.random.randint（1，100，n）））' – Blckknght

你爲什麼要這麼做？它使代碼更復雜，沒有任何好處。 – BlackJack

如果我正確理解你的問題，我認爲你在尋找做到以下幾點：

import pandas as pd 
import numpy as np 


class MyObjMaker(object): 

    def __init__(self, n): 
     self.myobj = pd.Series(np.random.randint(1, 100, n)) 

    def temporal_corr(self): 
     return pd.concat([self.myobj, self.myobj.shift()], 1).corr().iloc[0, 1] 


def create_data(n): 
    return MyObjMaker(n)

這裏，函數create_data創建一個從類的對象，並具有您temporal_corr功能。例如，如下我會使用它：

In [2]: a = create_data(10) # `a` is now an instance of MyObjMaker 

In [4]: type(a) # proof that `a` is now an instance of MyObjMaker 
Out[4]: __main__.MyObjMaker 

In [5]: a.temporal_corr() # `temporal_corr` works 
Out[5]: -0.18294239972101703

吉姆的解決方案應該是沒關係，但是它的子類關閉的pd.Series - 如果你並不需要所有的其他方法pd.Series那麼有沒有點再分類。

來源

2016-08-10 16:32:28 alichaudry

如果你只是'__init __（）'，封裝一個值，並有一個這樣的方法，你沒有一個類。這只是一種以過度複雜的方式編寫的函數。這個解決方案是如何解決的？ 'create_data（）'也沒有意義。該函數的作用僅僅是'MyObjMaker'的別名，它可以簡單寫爲'create_data = MyObjMaker' - 或完全省略。 – BlackJack

@BlackJack如果你仔細閱讀Q/A，這是提問者想要解決的問題。這不是我想知道他們爲什麼要以某種方式做某事的地方，因爲這個問題非常具體，而不是Python和Pythonic風格。另外，你的'create_data = MyObjMaker'不正確。這也會使create_data成爲一個類。我有它的方式，它返回一個類型爲'MyObjMaker'的保證實例。 – alichaudry

評論與Python或風格無關。把一個簡單的函數裝扮成無用的類是沒有意義的，除非語言強迫你像Java（在lambda表達式之前）。我更簡單的'create_data'定義會如何返回一個不同的實例？也許當'MyObjMaker'實現'__new __（）'，但這會以同樣的方式影響你的功能。 – BlackJack

從本質上講，你要尋找的是就像一個Series但更專門，因此，只需要創建一個類從pd.Series繼承的對象：

import pandas as pd 
from numpy.random import randint 

class mySeries(pd.Series): 

    def __init__(self, n): 
     super().__init__(randint(0, 100, n)) # initialize series 

    # Add your custom methods: 
    def temporal_corr(self): 
     return pd.concat([self, self.shift()], 1).corr().iloc[0, 1]

然後，create_data可以是你的工廠函數爲您專門Series對象：

def create_data(n): 
    return mySeries(n)

，你可以擴展和根據自己的需要添加的檢查。

來源

2016-08-09 16:02:44

從熊貓系列創建類對象並應用方法

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