Python将不同的变量分配给类对象答案

【问题标题】：Python assign different variables to a class objectPython将不同的变量分配给类对象
【发布时间】：2023-03-30 12:54:02
【问题描述】：

这是一个一般的 Python 问题。是否可以将不同的变量分配给类对象，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：这是类和方法的摘要：

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_1 和df_2 应该有不同的值，但它们与df_1 相同。如果我使用这样的类，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)

这会产生额外的代码。有没有更好的方法来做到这一点，您可以在不同的变量上以不同的方式使用对象，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？

【问题讨论】：

你能告诉我们oper_1和oper_2在做什么吗？
它们是pandas 链接在一起的数据帧操作
显示Class 的定义，让我们重现错误。您还需要包括预期和观察到的输出。
2 + 5 和 3 + 4 也产生相同的输出，但这并不意味着其中一个是错误的。
@chepner 添加了课程详情

标签： python python-3.x pandas oop object

【解决方案1】：

使用diff- 方法中的return self 语句，您可以返回对象的引用。在melt 方法之后也会发生同样的事情。但是在这两种方法中，你已经操纵了原点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melt 方法没有其他参数，然后 cols 参数只分配 col 名称或类似的东西。随后df_2=df.melt(cols) 将得到与df_2=df_1.melt(cols) 相同的结果。

如果你想使用一个对象，你不应该在你的类方法中使用self.df=...，因为这会改变df的实例值。你只需要写df = ... ，然后返回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)

最好的问候

【讨论】：