熊猫对象的子类与其他对象的子类有不同的工作方式吗？

Question

我正在尝试创建Pandas数据结构的子类，以在我的代码中将a的子类替换为a dict 的子类 Series
，我不明白为什么此示例代码不起作用

from pandas import Series

class Support(Series):
    def supportMethod1(self):
        print 'I am support method 1'       
    def supportMethod2(self):
        print 'I am support method 2'

class Compute(object):
    supp=None        
    def test(self):
        self.supp()

class Config(object):
    supp=None        
    @classmethod
    def initializeConfig(cls):
        cls.supp=Support()
    @classmethod
    def setConfig1(cls):
        Compute.supp=cls.supp.supportMethod1
    @classmethod
    def setConfig2(cls):
        Compute.supp=cls.supp.supportMethod2

Config.initializeConfig()

Config.setConfig1()    
c1=Compute()
c1.test()

Config.setConfig2()    
c1.test()

也许这不是更改某些对象的配置的最佳方法，无论如何，我发现它在我的代码中很有用，并且最重要的是，我想了解为什么使用 dict 而不是按预期的那样使用
系列 。

非常感谢！

Answer 1

Pandas 0.13中的内部重构大大简化了子类。Series现在可以像其他任何Python对象一样将Pandas子类化：

class MySeries(pd.Series):
    def my_method(self):
        return "my_method"

旧版答案（熊猫<= 0.12）

问题是Series使用__new__它来确保实例化Series对象。

您可以像这样修改您的课程：

class Support(pd.Series):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        arr = Series.__new__(cls, *args, **kwargs)
        return arr.view(Support)

    def supportMethod1(self):
        print 'I am support method 1'       
    def supportMethod2(self):
        print 'I am support method 2'

但是，最好使用has-a而不是is-a。或猴子修补Series对象。原因是由于使用熊猫的数据存储特性，您经常会丢失其子类。像这样简单

s.ix[:5] 
s.cumsum()

将返回Series对象而不是您的子类。在内部，数据存储在连续的数组中并针对速度进行了优化。数据仅在需要时装在一个类中，并且这些类是硬编码的。另外，如果类似的东西s.ix[:5]应该返回相同的子类，现在还不是很明显。那将取决于您的子类的语义以及附加到它的元数据。

http://nbviewer.ipython.org/3366583/subclassing%20pandas%20objects.ipynb有一些注释。