将函数应用于Pandas DataFrame的子类仅返回DataFrame，现在返回Subclass

Question

我试图子类化熊猫的DataFrame对象。

class AbundanceFrame(pd.DataFrame):
   'Subclass of DataFrame used for creating simulated dataset with various component timeseries'

    def __init__(self, days,*args,**kw):
        'Constructor for AbundanceFrame class, must pass index of timeseries'
        super(AbundanceFrame,self).__init__(index = days,*args,**kw)
        self.steps = 0
        self.monotonic = 0

我还有许多其他方法可以将模拟的时间序列添加到生成的AbundanceFrame中。 产生的丰度框架采用以下形式：

然后，我想对丰富帧中的所有数据应用泊松采样噪声。

def apply_poisson_noise(self,keys=False):
    temp = self.copy()
    #print type(temp)
    if keys != False: 
        for key in keys:
            temp[key] = np.random.poisson(self[key])            
    else: 
        temp = self.apply(np.random.poisson)
    return temp

通过上面的内容，我可以创建一个AbundanceFrame，而不会出现问题。 但是，当我尝试apply_poisson_noise（）时，它返回一个DataFrame而不是AbundanceFrame。 我一直在网上搜索，还没有找到一种将函数应用于大熊猫的DataFrames的方法。

我想知道如何拥有此功能并返回AbundanceFrame。

谢谢！

Answer 1

解决了问题：（基于user4589964的响应）在apply_poisson_noise（）中，我仅调用AbundanceFrame构造函数并将其提供给计算的数据。

from copy import deepcopy

class AbundanceFrame(pd.DataFrame):
'Subclass of DataFrame used for creating simulated dataset with various component timeseries'

def __init__(self, days,steps=0,monotonic=0,*args,**kw):
    'Constructor for AbundanceFrame class, must pass index of timeseries'
    super(AbundanceFrame,self).__init__(index = days,*args,**kw)
    self.steps = steps
    self.monotonic = monotonic

def apply_poisson_noise(self,keys=False):
    temp = deepcopy(self)
    if keys != False: 
        for key in keys:
            temp[key] = np.random.poisson(self[key])  
        temp =  AbundanceFrame(self.index, columns=self.columns, data = temp.values,
                               steps=self.steps, monotonic=self.monotonic)
    else: 
        temp =  AbundanceFrame(self.index, columns=self.columns, data = self.apply(np.random.poisson),
                               steps=self.steps, monotonic=self.monotonic)
    return temp