1

语境：

我每天都使用 Pandas（处理测量数据），我想了解更多关于 Python 的信息。

为此，我正在开发一个（包装器）类——MyDataFrame——它将 Pandas DataFrame 功能与Pint的功能相结合——一个用于定义、操作和操纵物理量的 Python 包。

我已经设法通过__str__,__get/setitem__和__truediv__MyDataFrame 的底层 MySeries （熊猫系列的包装器）获得了一些基本功能：

API 示例：

import pint
_u = pint.UnitRegistry()

_u("meter")
>>> 1 meter

type(_u("meter"))
>>> pint.unit.build_quantity_class.<locals>.Quantity

data = [[0,1,2,3],[4,5,6,7]]

df = pd.DataFrame(data,columns=["time","distance"])

units = {"distance":_u("meter"), "time":_u("second")}

mdf = MyDataFrame(df, units)

mdf["speed"] = mdf["distance"]/mdf["time"]

mdf["speed"].unit == _u("meter per second")
>>> True

到目前为止，我将实现保持在最低限度，例如：

class MyDataFrame:
"""df: pandas DataFrame, units: dict of str - Pint quantity key-value pairs."""
    def __init__(self,df,units):

        error_handling(df,units)

        self.df = df
        self.units = units

    def __getitem__(self,key):
        if key in units.keys():
            return MySeries(self.df[key],self.units[key]) 

class MySeries:
"""series: pandas Series, units: a Pint quantity value."""
    def __init__(self,series,unit):
        self.series = series
        self.unit = unit

    def __truediv__(self,other):
        return MySeries(self.series/other.series,self.unit/other.unit)

问题：

但是现在我想扩展这个基本概念，以便我们可以做例如

mdf["speed"] * 60*_u(second)

换句话说，使 MySeries 具有__mul__()多态性 --- 不仅将 MySeries 与 MySeries 相乘，而且将 MySeries 与 Pint Quantities 相乘（反之亦然）。什么可能是一个好方法？

我的第一个想法是__mul__(self,other)检查selfor的类型other。然而，阅读更多关于 Python 中的多态性（这里）让我想知道其他人将如何实现这种多态二进制操作。

让我知道我是否应该澄清一下。

PS：顺便说一句。我注意到在尝试模仿 Pandas 语法时，我正在编写包装器，例如

def __getitem__(self,key):
    return self.series[key]

def notnull(self):
    return self.series.notnull()

关于将所有常用的 Pandas 方法调用重定向到 MyDataFrame / MySeries 类的 Pandas 部分的任何建议？

顺便说一句，我知道是时候深入研究 Python 的文档了……

4

1 回答 1

0

不幸的是，没有其他办法。多态性已经被用于mul每种类型的 Pandas 实现，因此相应的运算符在第一个参数的类型上表现不同。但是，对于第二个参数，您必须检查类型。在静态语言中，这将通过基于第二个参数类型重载isinstance函数来完成，但在 Python 中，您必须使用. 如果您查看源代码，甚至 Python 标准库本身也使用这种方法。

于 2017-01-26T12:16:14.463 回答