Pandas.DataFrame 中的對象表示

Question

假設我有以下課程，“MyClass”。

class MyClass:
    def __repr__(self):
        return 'Myclass()'

    def __str__(self):
        return 'Meh'

instances = [MyClass() for i in range(5)]

一些實例被創建並存儲在instances變量中。 現在，我們檢查它的內容。

>>> instances
[Myclass(), Myclass(), Myclass(), Myclass(), Myclass()]

為了表示對象，python 調用__repr__方法。 但是，當將相同的instances變量傳遞給pandas.DataFrame ，對象的表示會發生變化並且__str__方法似乎被調用。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=instances)

>>> df
     0
0  Meh
1  Meh
2  Meh
3  Meh
4  Meh

為什么對象的表示發生了變化？ 我可以確定在 DataFrame 中使用哪種表示嗎？

Answer 1

數據確實存儲為對象。 似乎熊貓在顯示數據幀時只是調用了__str__方法（隱式）。

您可以通過調用來驗證：

df[0].map(type)

它為列中的每個元素調用type並返回：

Out[572]: 
0    <class '__main__.MyClass'>
1    <class '__main__.MyClass'>
2    <class '__main__.MyClass'>
3    <class '__main__.MyClass'>
4    <class '__main__.MyClass'>
Name: 0, dtype: object

# likewise you get the the
# representation string of the objects
# with:
df[0].map(repr)
Out[578]: 
0    Myclass()
1    Myclass()
2    Myclass()
3    Myclass()
4    Myclass()
Name: my_instances, dtype: object

順便說一句，如果要創建一個包含顯式包含數據的列的數據框，請使用：

df = pd.DataFrame({'my_instances': instances})

這樣，您就可以分配一個列名。