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Python 将不同的变量分配给 class object

[英]Python assign different variables to a class object

这是一个一般的 python 问题。 是否可以将不同的变量分配给 class object,然后对这些变量执行不同的操作集? 我正在尝试减少代码,但也许这不是它的工作方式。 例如,我正在尝试做这样的事情:

编辑:这是 class 和方法的摘要:

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

    def query(self, query):
        self.df = self.df.query(query)
        return self

    def fill(self, filter):
        self.df.update(df.filter(like=filter).mask(lambda x: x == 0).ffill(1))
        return self

    def diff(self, cols=None, axis=1):
        diff = self.df[self.df.columns[~self.df.columns.isin(cols)]].diff(axis=axis)
        self.df = diff.join(self.df[self.df.columns.difference(diff.columns)])
        return self

    def melt(self, cols, var=None, value=None):
        return pd.melt(self.df, id_vars=columns, var_name=var, value_name=value)

我正在尝试像这样使用它:

df = pd.read_csv('data.csv')

df = Class(df)
df = df.query(query).forward_fill(include)

df_1 = df.diff(cols).melt(cols)

df_2 = df.melt(cols)

df_1df_2应该有不同的值,但是它们与df_1相同。 如果我像这样使用 class,这个问题就解决了:

df_1 = pd.read_csv('data.csv')
df_2 = pd.read_csv('data.csv')

df_1 = Class(df_1)
df_2 = Class(df_2)

df_1 = df_1.query(query).forward_fill(include)
df_2 = df_2.query(query).forward_fill(include)

df_1 = df_1.diff(cols).melt(cols)

df_2 = df_2.melt(cols)

这会导致额外的代码。 有没有更好的方法可以做到这一点,您可以在不同的变量上以不同的方式使用 object,或者如果我试图让两个变量执行单独的操作并返回不同的值,我是否必须创建单独的对象?

使用diff - 方法中的return self语句返回 object 的引用。 melt方法后也会发生同样的事情。 但是在这两种方法中,您已经操纵了原点df

这里:

1 df = pd.read_csv('data.csv')
2
3 df = Class(df)
4 df = df.query(query).forward_fill(include)
5 
6 df_1 = df.diff(cols).melt(cols)

df具有与df_1相同的值。 我猜没有其他参数的melt方法然后 cols arguments 只分配 col 名称或类似的东西。 随后df_2=df.melt(cols)将具有与df_2=df_1.melt(cols)相同的结果。

如果您想使用一个 object,则不应在 class 方法中使用self.df=... ,因为这会更改df的实例值。 您只需要编写df =...而不是 return Class(df)

例如:

def diff(self, cols=None, axis=1):
    diff = self.df[self.df.columns[~self.df.columns.isin(cols)]].diff(axis=axis)
    df = diff.join(self.df[self.df.columns.difference(diff.columns)])
    return Class(df)

此致

暂无
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