Pandas: डेटाक्लास समर्थन

को निर्मित 14 जुल॰ 2018 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: pandas-dev/pandas

प्रस्ताव विवरण

डेटाक्लास को पायथन 3.7 में जोड़ा गया था।

पंडों के लिए डेटाक्लास का समर्थन करना अच्छा होगा। उदाहरण के लिए .from_dataclasses या केवल .DataFrame(data=dataclass_list) पर कॉल करके डेटाफ्रेम बनाना संभव हो सकता है। .to_dataclasses करने की संभावना भी होनी चाहिए।

अपेक्षित व्यवहार

from dataclasses import dataclass
import pandas as pd

<strong i="12">@dataclass</strong>
class SimpleDataObject(object):
  field_a: int
  field_b: str

dataclass_object1 = SimpleDataObject(1, 'a')
dataclass_object2 = SimpleDataObject(2, 'b')
>>> asd

# Dataclasses to DataFrame
df = pd.from_dataclasses([dataclass_object1, dataclass_object2])
df.dtypes == ['field_a', 'field_b']
>>> True
df.dtypes == ['int', 'str']
>>> True

# Dataclasses to DataFrame
df = pd.DataFrame(data=[dataclass_object1, dataclass_object2])
df.dtypes == ['field_a', 'field_b']
>>> True
df.dtypes == ['int', 'str']
>>> True

# DataFrame to Dataclasses
df = pd.DataFrame(columns=['field_a', 'field_b'], data=[[1, 'a'], [2, 'b']])
dataclass_list = df.to_dataclasses()
dataclass_list == [dataclass_object1, dataclass_object2]
>>> True

API Design Needs Discussion

स्रोत

aidiss

👍25

सबसे उपयोगी टिप्पणी

dataclasses मॉड्यूल में is_dataclass और fields आत्मनिरीक्षण कार्य हैं, ताकि उस हिस्से में कोई समस्या न हो।

उस ने कहा कि मुझे यकीन नहीं है कि हमें यहां किसी विशिष्ट एपीआई/समर्थन के लिए जल्दी से प्रतिबद्ध होना चाहिए। अभी के लिए डेटाक्लास मॉड्यूल से asdict हेल्पर निगलना यूज़केस में मदद कर सकता है।

In [18]: from dataclasses import asdict

In [19]: pd.DataFrame([asdict(x) for x in [dataclass_object1, dataclass_object2]])
Out[19]:
   field_a field_b
0        1       a
1        2       b

chris-b1 15 जुल॰ 2018

👍34 🎉6

सभी 3 टिप्पणियाँ

AFAIK की गारंटी नहीं है कि आप जान सकते हैं कि एक निश्चित उदाहरण डेटाक्लास है। उदाहरण के लिए कक्षाएं डेटाक्लास से विरासत में नहीं मिलती हैं।

आपके उदाहरण से:

<strong i="7">@dataclass</strong>
class SimpleDataObject(object):
  field_a: int
  field_b: str

x = SimpleDataObject(a=2, b=‘f’)

मुझे नहीं लगता कि आप आत्मनिरीक्षण से भी बता सकते हैं कि x एक डेटाक्लास है, है ना? अगर ऐसा है तो ऐसा करना संभव नहीं है।

topper-123 15 जुल॰ 2018

In [18]: from dataclasses import asdict

In [19]: pd.DataFrame([asdict(x) for x in [dataclass_object1, dataclass_object2]])
Out[19]:
   field_a field_b
0        1       a
1        2       b

chris-b1 15 जुल॰ 2018

👍34 🎉6

मैंने एक समाधान संकलित किया जहां मैं इस पीआर में __init__ के दौरान प्रदान किए गए डेटा की जांच करता हूं, हालांकि, ऐसा लगता है कि उनकी परीक्षण पाइपलाइन एकाधिक py-संस्करणों का समर्थन करने के लिए स्थापित है। इसलिए ऐसा करने के लिए मुझे कुछ और समय की आवश्यकता हो सकती है।

asosnovsky 19 अग॰ 2019

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