Python 为什么复制数据帧后属性会丢失

为什么不可能通过副本传递实例的属性？我想将

name

属性传递给另一个数据帧

import copy
df = pd.DataFrame([1,2,3])
df.name = 'sheet1'
df2 = copy.deepcopy(df)

print(f'df.name: {df.name}')
>> df.name: sheet1

print(f'df2.name: {df2.name}')
>>    AttributeError    
        ...      
      'DataFrame' object has no attribute 'name'

类似地，在创建类并从中继承时，为什么这也不起作用

class DfWithName(pd.DataFrame):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.__init__ = super().__init__(*args, **kwargs)
        print('lol')

    @property
    def name(self):
        return self._name

    @name.setter
    def name(self, value):
        self._name = value

并使用相同的代码：

import copy
df = DfWithName([1,2,3])
df.name = 'sheet1'
df2 = copy.deepcopy(df) 
print(f'df.name: {df2.name}')
>>    AttributeError    
        ...      
      'DataFrame' object has no attribute 'name'

---

熊猫似乎不支持将自定义元数据附加到数据帧。请参阅（可能重复？）和。

此代码工作：

>>> class test():
...     @property
...     def name(self):
...         return self._name
...     @name.setter
...     def name(self, value):
...         self._name = value
...
>>>
>>> a = test()
>>> a.name = 'Test123'
>>> import copy
>>> a2 = copy.deepcopy(a)
>>> print(a2.name)
Test123

所以我认为行为是由

pd.DataFrame

我发现pandas定义了函数

\uuuu deepcopy\uuuu

，但我不能完全理解原因

如果在MRO中找到，将使用自定义的

\uuuu deepcopy\uuuu

方法，该方法可能会返回它喜欢的任何结果（包括完全虚假的结果）。事实上，数据帧实现了一种

\uuuu deepcopy\uuu

方法：

def __deepcopy__(self, memo=None):
    if memo is None:
        memo = {}
    return self.copy(deep=True)

它将委托给

self.copy

，您将在其中找到：

您将在（合并在中）中找到：

\uuuuu deepcopy\uuuuuu

现在返回数据的浅拷贝（当前为视图）——允许更改元数据

---

相关问题：.

如其他地方所述，

DataFrame

类有一个自定义方法，它不一定像普通对象那样复制分配给实例的任意属性

有趣的是，有一个内部的

\u元数据

属性，它似乎可以列出复制/序列化

NDFrame

时应保留的其他属性。这里讨论了这一点：

不幸的是，这仍然被认为是一个未记录的内部细节，所以它可能不应该被使用。通过查看代码，原则上您可以执行以下操作：

mydf = pd.DataFrame(...)
mydf.name = 'foo'
mydf._metadata += ['name']

当你复制它时，它应该带上名字

您可以子类化

DataFrame

，使其成为默认值：

import functools

class NamedDataFrame(pd.DataFrame):
    _metadata = pd.DataFrame._metadata + ['name']

    def __init__(self, name, *args, **kwargs):
        self.name = name
        super().__init__(*args, **kwargs)

    @property
    def _constructor(self):
        return functools.partial(self.__class__, self.name)

如果您为现有的

copy

方法提供了自己的包装，并且可能还提供了

\uuuuu getstate\uuuuuuu

和

\uuuu setstate\uuuuu

，那么您也可以在不依赖此内部

\uu metadata

属性的情况下执行此操作

---

更新：现在似乎已经开始使用

\u metadata

属性来扩展熊猫类了。因此，上面的例子应该或多或少起作用。这些文件更多的是为了熊猫本身的发展，所以它可能仍然有点不稳定。但熊猫本身就是这样扩展

NDFrame

的子类的，也许我发现了一个错误的复制。。。关键是您的新属性只属于这个特定实例，它不记录在类级别。因此，

copy

无法找到它@这并不完全准确。对于大多数实例，

copy.deepcopy（）

将复制其

\uuuu dict\uuuu

成员，因此，如果将某些属性分配给实例，然后复制该实例，则将复制其属性。更可能的是，

DataFrame

，作为一个相当普通的类，可能有一些自定义的序列化/深度复制实现，它不知道附加到它的任意属性。事实上，

NDFrame

（它是

DataFrame

的基类）有这个自定义的

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

：是的，更准确。您可以重写

\uuuu deepcopy\uuuuu

，它只记录与类相关的信息并不奇怪。使用

df.copy（deep=True）

也不能缓解问题。我现在知道元数据副本没有实现，但我想知道是什么python机制导致了这种情况。是的，使用

\u metadata

属性hack非常适合我的用例。请注意我对示例代码的更新。我还没有测试过它，但我想你可能需要像上面的

\u构造函数那样的东西。似乎你没有在第一个链接中链接答案，这与你后来链接的github问题相同。如果可以，请编辑您的答案，以包含相关的，可能是重复的答案。@JimFasarakisHilliard谢谢，已更新。虽然我很确定这不是重复，但OP的问题更具体
import functools

class NamedDataFrame(pd.DataFrame):
    _metadata = pd.DataFrame._metadata + ['name']

    def __init__(self, name, *args, **kwargs):
        self.name = name
        super().__init__(*args, **kwargs)

    @property
    def _constructor(self):
        return functools.partial(self.__class__, self.name)