Python 将数据帧转换为对象列表

我想将数据帧转换为对象列表

这是我的班级：

class Reading:

    def __init__(self):
        self.HourOfDay: int = 0
        self.Percentage: float = 0

我读了一遍，所以我试了一下

df.to_dict(into=Reading)

但是它回来了

TypeError: unsupported type

我不想要一个元组列表，或者一个dict列表，而是一个读数列表。到目前为止，我发现的每个问题似乎都与这两种情况有关。但是我想要我自己的类型化对象

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感谢

选项1：使

读取

从

集合继承。可变映射

并实现该基类的。好像有很多工作要做

选项2：在列表中调用

Reading（）

：

>>> import pandas as pd
>>> 
>>> df = pd.DataFrame({
...     'HourOfDay': [5, 10],
...     'Percentage': [0.25, 0.40]
... })
>>> 
>>> class Reading(object):
...     def __init__(self, HourOfDay: int = 0, Percentage: float = 0):
...         self.HourOfDay = int(HourOfDay)
...         self.Percentage = Percentage
...     def __repr__(self):
...         return f'{self.__class__.__name__}> (hour {self.HourOfDay}, pct. {self.Percentage})'
... 
>>> 
>>> readings = [Reading(**kwargs) for kwargs in df.to_dict(orient='records')]
>>> 
>>> 
>>> readings
[Reading> (hour 5, pct. 0.25), Reading> (hour 10, pct. 0.4)]

从文档：

into

：用于返回值中所有映射的collections.Mapping子类。可以是所需映射类型的实际类或空实例。如果需要collections.defaultdict，则必须将其传递给initialized

---

使用带有两列HourOfDay和Percentage的数据框，以及类的参数化构造函数，您可以定义如下对象列表：

 class Reading:

   def __init__(self, h, p):
       self.HourOfDay = h 
       self.Percentage = p 

 listOfReading= [(Reading(row.HourOfDay,row.Percentage)) for index, row in df.iterrows() ]  

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最好使用参数初始化该类，如下所示：

 class Reading:
   def __init__(self, h, p):
       self.HourOfDay = h 
       self.Percentage = p 

然后，要创建读取列表，可以使用此函数，该函数将DataFrame作为参数：

 def reading_list(df:pd.DataFrame)->list:
    return list(map(lambda x:Reading(h=x[0],p=x[1]),df.values.tolist()))

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执行速度很快，即使数据集很大。

您的答案完全符合我的需要！！！非常感谢你！！只是解释一下：我正在尝试将一些数据帧转换为类似“对象”的格式，以便使用库将它们用作OpenOffice模板的“数据”。。。。。顺便问一下，有没有一种方法可以自动化类“列”的初始化？？