Python：将系列子类存储为DataFrame列

我想创建一个

DataFrame

，它包含我定义的许多不同的

Series

子类。然而，当分配给

数据帧

时，子类似乎从

系列

中剥离出来

下面是一个玩具示例来说明问题：

>>> import pandas as pd
>>> class SeriesSubclass(pd.Series):
...     @property
...     def _constructor(self):
...         return SeriesSubclass
...     def times_two(self):
...     """Method I need in this subclass."""
...         return self * 2
...
>>> subclass = SeriesSubclass([7, 8, 9])
>>> type(subclass)                   # fine
<class '__main__.SeriesSubclass'>
>>> subclass.times_two()             # fine
0    14
1    16
2    18
dtype: int64
>>>
>>> data = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=list('ABC'))
>>> data['D'] = subclass
>>> type(data['D'])                  # not good
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> data['D'].times_two()            # not good
Traceback (most recent call last):
    ...
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'times_two'

>>将熊猫作为pd导入
>>>类别系列子类别（pd系列）：
...     @财产
...     def_构造函数（自身）：
...         返回序列子类
...     def次_2（自）：
...     “”“此子类中需要的方法。”“”
...         返回自我*2
...
>>>subclass=SeriesSubclass（[7,8,9]）
>>>类型（子类）#精细
>>>子类.times_two（）#很好
0    14
1    16
2    18
数据类型：int64
>>>
>>>data=pd.DataFrame（[[1,2,3]，[4,5,6]]，columns=list（'ABC'））
>>>数据['D']=子类
>>>类型（数据['D']）#不好
>>>数据['D'].乘以2（）#不好
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
...
AttributeError:“Series”对象没有属性“times\u two”

---

我已经看到这个问题以前可能已经被提出过，但我看不出实际的解决方案。作为一个如此庞大的库，很难遵循各种PRs、doc版本等，而且就我所知，子类化机制似乎没有得到很好的描述（）

我认为你运气不好，除非你还定义了自己的

pd.DataFrame

子类。这将是一项更加艰巨的任务

以这个例子为例

df = pd.DataFrame()
s = pd.Series([1, 2, 3])
s.random_attribute = 'hello!'
print(s.random_attribute)

df['A'] = s
print(df.A.random_attribute)

hello!
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-273-e0031d933193> in <module>()
      5 
      6 df['A'] = s
----> 7 print(df.A.random_attribute)

//anaconda/envs/3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py in __getattr__(self, name)
   2742             if name in self._info_axis:
   2743                 return self[name]
-> 2744             return object.__getattribute__(self, name)
   2745 
   2746     def __setattr__(self, name, value):

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'random_attribute'

df=pd.DataFrame（）
s=pd.系列（[1,2,3]）
s、 随机_属性='hello！'
打印（s.random_属性）
df['A']=s
打印（df.A.random_属性）
你好
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
5.
6 df['A']=s
---->7打印（df.A.random_属性）
//anaconda/envs/3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py in_u____getattr____（self，name）
2742如果自身信息轴中的名称：
2743返回自我[姓名]
->2744返回对象。\uuuu getattribute\uuuuu（self，name）
2745
2746定义设置属性（自身、名称、值）：
AttributeError:“Series”对象没有属性“random\u attribute”

---

df.A

不是

s

df.A

从

s

构造而来，忽略它是什么类型。

我认为你运气不好，除非你还定义了自己的

pd.DataFrame

子类。这将是一项更加艰巨的任务

以这个例子为例

df = pd.DataFrame()
s = pd.Series([1, 2, 3])
s.random_attribute = 'hello!'
print(s.random_attribute)

df['A'] = s
print(df.A.random_attribute)

hello!
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-273-e0031d933193> in <module>()
      5 
      6 df['A'] = s
----> 7 print(df.A.random_attribute)

//anaconda/envs/3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py in __getattr__(self, name)
   2742             if name in self._info_axis:
   2743                 return self[name]
-> 2744             return object.__getattribute__(self, name)
   2745 
   2746     def __setattr__(self, name, value):

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'random_attribute'

df=pd.DataFrame（）
s=pd.系列（[1,2,3]）
s、 随机_属性='hello！'
打印（s.random_属性）
df['A']=s
打印（df.A.random_属性）
你好
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
5.
6 df['A']=s
---->7打印（df.A.random_属性）
//anaconda/envs/3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/generic.py in_u____getattr____（self，name）
2742如果自身信息轴中的名称：
2743返回自我[姓名]
->2744返回对象。\uuuu getattribute\uuuuu（self，name）
2745
2746定义设置属性（自身、名称、值）：
AttributeError:“Series”对象没有属性“random\u attribute”

---

df.A

不是

s

df.A

从

s

构造而来，忽略它是什么类型。

为了有类似需求的人的利益：我认为最好的解决方案是定义

DataFrame

的一个子类，并使用

\uGetItem\uuuuuu

逻辑进行干预

我最初的问题是基于这样一个假设，即

数据帧

被实现为一个容器，而从根本上说它不是。它更具活力，例如

>>> from pandas import Series, DataFrame
>>> s = Series([1, 2, 3, 4], name='x')
>>> df = DataFrame(s)
>>> s is df.x
False

因此，为了将列作为

系列

的子类检索，您需要修改

\uuuu getitem\uuuu

我已经在自己的包中实现了这一点，这可以作为一个示例：

---

不过，我很想听到任何人提出更优雅的解决方案

对于有类似需求的人来说：我认为最好的解决方案是定义

DataFrame

的子类，并使用

\uuu getitem\uuu

逻辑进行干预

我最初的问题是基于这样一个假设，即

数据帧

被实现为一个容器，而从根本上说它不是。它更具活力，例如

>>> from pandas import Series, DataFrame
>>> s = Series([1, 2, 3, 4], name='x')
>>> df = DataFrame(s)
>>> s is df.x
False

因此，为了将列作为

系列

的子类检索，您需要修改

\uuuu getitem\uuuu

我已经在自己的包中实现了这一点，这可以作为一个示例：

不过，我很想听到任何人提出更优雅的解决方案