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pandas DataFrameをサブクラス化する方法は？

サブクラス化pandasクラスは一般的なニーズのようですが、対象に関する参照を見つけることができませんでした。（pandas開発者はまだそれに取り組んでいるようです： https://github.com/pydata/pandas/issues/6 ）。

主題にはいくつかのSOスレッドがありますが、ここで誰かがpandas.DataFrameをサブクラス化するための現在最良の方法について、より体系的な説明を提供して、2つの一般的な要件を満たすことを願っています：

import numpy as np
import pandas as pd

class MyDF(pd.DataFrame):
    # how to subclass pandas DataFrame?
    pass

mydf = MyDF(np.random.randn(3,4), columns=['A','B','C','D'])
print type(mydf)  # <class '__main__.MyDF'>

# Requirement 1: Instances of MyDF, when calling standard methods of DataFrame,
# should produce instances of MyDF.
mydf_sub = mydf[['A','C']]
print type(mydf_sub)  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

# Requirement 2: Attributes attached to instances of MyDF, when calling standard 
# methods of DataFrame, should still attach to the output.
mydf.myattr = 1
mydf_cp1 = MyDF(mydf)
mydf_cp2 = mydf.copy()
print hasattr(mydf_cp1, 'myattr')  # False
print hasattr(mydf_cp2, 'myattr')  # False

また、pandas.Seriesのサブクラス化に大きな違いはありますか？ありがとうございました。

pythonpandasdataframesubclassing
30
Lei

Pandasデータ構造をサブクラス化する方法に関する公式ガイドがあり、DataFrameとSeriesが含まれています。

ガイドはここにあります： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/internals.html#subclassing-pandas-data-structures

ガイドは、Geopandasプロジェクトのこのサブクラス化されたDataFrameを良い例として言及しています： https://github.com/geopandas/geopandas/blob/master/geopandas/geodataframe.py

HYRYの回答のように、達成しようとしていることが2つあるようです。

  1. クラスのインスタンスでメソッドを呼び出すときは、正しいタイプ（ユーザーのタイプ）のインスタンスを返します。そのためには、型を返す_constructorプロパティを追加するだけです。
  2. オブジェクトのコピーに添付される属性を追加します。これを行うには、これらの属性の名前を特別な_metadata属性としてリストに格納する必要があります。

次に例を示します。

class SubclassedDataFrame(DataFrame):
    _metadata = ['added_property']
    added_property = 1  # This will be passed to copies

    @property
    def _constructor(self):
        return SubclassedDataFrame
21
cjrieds

要件1については、_constructor：

import pandas as pd
import numpy as np

class MyDF(pd.DataFrame):
    @property
    def _constructor(self):
        return MyDF


mydf = MyDF(np.random.randn(3,4), columns=['A','B','C','D'])
print type(mydf)

mydf_sub = mydf[['A','C']]
print type(mydf_sub)

要件2には簡単な解決策はないと思います。__init__、copy、または_constructor、 例えば：

import pandas as pd
import numpy as np

class MyDF(pd.DataFrame):
    _attributes_ = "myattr1,myattr2"

    def __init__(self, *args, **kw):
        super(MyDF, self).__init__(*args, **kw)
        if len(args) == 1 and isinstance(args[0], MyDF):
            args[0]._copy_attrs(self)

    def _copy_attrs(self, df):
        for attr in self._attributes_.split(","):
            df.__dict__[attr] = getattr(self, attr, None)

    @property
    def _constructor(self):
        def f(*args, **kw):
            df = MyDF(*args, **kw)
            self._copy_attrs(df)
            return df
        return f

mydf = MyDF(np.random.randn(3,4), columns=['A','B','C','D'])
print type(mydf)

mydf_sub = mydf[['A','C']]
print type(mydf_sub)

mydf.myattr1 = 1
mydf_cp1 = MyDF(mydf)
mydf_cp2 = mydf.copy()
print mydf_cp1.myattr1, mydf_cp2.myattr1
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HYRY