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python - 如何在自定义类中模拟 pandas.DataFrame 索引？

问题描述

我想定义一个不继承pandas.DataFrame但有时行为类似的类。例如，我可以这样做：

import pandas
import numpy

class FalseDF(object):
    def __init__(self, df):
        self.df = df

    def __getitem__(self, item):
        return self.df.__getitem__(item)


df = pandas.DataFrame(numpy.reshape(numpy.arange(10), (2, 5)))
print(df)

这使：

   0  1  2  3  4
0  0  1  2  3  4
1  5  6  7  8  9

现在：

fdf = FalseDF(df)
print(fdf[3])

给出：

0    3
1    8
Name: 3, dtype: int64

我现在怎样才能使以下语法也起作用？

    print(fdf.iloc[1])

或者

    print(fdf.loc[2])

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

它可能无法捕获 a 的所有行为DataFrame，但对于初学者来说，您可以实现__getattr__，或者更冒险的是，__getattribute__将属性请求传递给底层数据框：

class FalseDF:
    def __getattr__(self, key):
        return getattr(self.df, key)

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