pandas：用于链式方法的组合，如。重采样()、.rolling（）等

Question

import pandas as pd
import numpy as np


def to_spdf(func):
    """Transform generic output of `func` to SPDF.

    Returns
    -------
    wrapper : callable
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        res = func(*args, **kwargs)
        return SPDF(res)

    return wrapper


class SPDF:
    """Special-purpose dataframe.

    Parameters
    ----------
    df : pandas.DataFrame

    """

    def __init__(self, df):
        self.df = df

    def __repr__(self):
        return repr(self.df)

    def __getattr__(self, item):
        res = getattr(self.df, item)

        if callable(res):
            res = to_spdf(res)

        return res


if __name__ == "__main__":

    # construct a generic SPDF
    df = pd.DataFrame(np.eye(4))
    an_spdf = SPDF(df)

    # call .diff() to obtain another SPDF
    print(an_spdf.diff())

现在，dataframe返回另一个dataframe的方法，如上面MWE中的.diff()，返回另一个spdf，这很好。但是，我还希望欺骗链接方法，如.resample('m').last()或.rolling(2).mean()在最后生成一个SPDF。到目前为止，我失败了，因为.rolling()和类似的类型是callable，而我的包装器to_spdf试图从它们的输出中构造spdf，而不“等待”.mean()或表达式的任何其他最后部分。有什么想法可以解决这个问题吗？

谢了。

Answer 1

您应该正确地子类化DataFrame。为了使copy-constructor方法工作，pandas说明必须设置_constructor属性（以及其他信息）。

您可以执行以下操作：

class SPDF(DataFrame):

    @property
    def _constructor(self):
        return SPDF

如果需要在复制构造函数方法（如diff)期间保留自定义属性（而不是函数-它们将存在），则可以执行如下操作

class SPDF(DataFrame):
    _metadata = ['prop']
    prop = 1

    @property
    def _constructor(self):
        return SPDF

df = SPDF(np.eye(4))
print(type(df))
[<class '__main__.SPDF'>]
new = df.diff()
print(type(new))
[<class '__main__.SPDF'>]