R在python中具有函數

Question

在R ，我可以使用with(obj, a + b + c + d)而不是obj$a + obj$b + obj$c + obj$d ，其中obj可以是list或data.frame 。

在python中有沒有類似的dict ， pandas.Series ， pandas.DataFrame函數？

Answer 1

在某種程度上，沒有。 但是有很多有些類似的選擇。 R的with函數似乎非常通用，因此在Python中必須逐個替換它。

您可以將itemgetter()用於簡單集合：

In [1]: d = dict(a=1, b=2, c=3, d=4)

In [2]: from operator import itemgetter

In [3]: sum(itemgetter('a', 'b', 'c', 'd')(d))
Out[3]: 10

或attrgetter() ，再次簡單，對象：

In [4]: from collections import namedtuple

In [5]: from operator import attrgetter

In [8]: sum(attrgetter('a', 'b', 'c', 'd')(
        namedtuple('sdf', 'a b c d')(1, 2, 3, 4)))
Out[8]: 10

Pandas的DataFrame支持直接訪問特定列並對其應用操作。 求和是一個簡單的例子，因為它具有以下功能：

In [10]: df = pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': range(10), 'C': range(10)})

In [21]: df[['A', 'B']].sum(axis=1)  # row sums
Out[21]: 
0     0
1     2
2     4
3     6
4     8
5    10
6    12
7    14
8    16
9    18
dtype: int64

還有DataFrame.eval ，它與您所追求的最接近，我認為：

在調用DataFrame實例的上下文中計算表達式。

In [9]: df.eval('(A + B) ** C')
Out[9]: 
0               1
1               2
2              16
3             216
4            4096
5          100000
6         2985984
7       105413504
8      4294967296
9    198359290368
dtype: int64

Answer 2

並不是的。 當涉及到這種事情時，R和Python有着截然不同的哲學 - 在R中，可以編寫一個函數，在它們被評估之前解析其參數的整個語法，而在Python中它不是。 所以在Python中，這是不可能的：

df = pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4],'c':[5,6],'d':[7,8]})
with(df, a + b + c)

但是，這有效：

sum(map(df.get, ('a','b','c'))) # gives Series([9,12])

如果您想應用其他鏈式操作，可以實現以下類似的支持：

def chain(op, df, name, *names):
    res = df[name]
    while names:
        res = op(res, df[names[0]])
        names = names[1:]
    return res

然后你可以這樣做：

from operator import div
chain(div, df, 'a', 'b', 'c')