Question

我将通过使用pd.DataFrames来提出这个问题，因为使用它们会产生问题。但它可能会被推广到python中的mutable。

我想创建一个DataFrames列表，其中一个值不同。目前我这样做：

data = pd.DataFrame(np.full((2, 2), 0), columns=['A', 'B'])
list_of_frames = []
for i in range(3):
    tmp = data.copy()
    tmp.loc[0, 'A'] = i
    list_of_frames.append(tmp)

第一个问题是这个pythonic？感觉很难看。

我真的想把它写成列表理解。例如：

[data.loc_set_copy([0, 'A'], i) for i in range(3)]

由于我目前正在使用pd.DataFrame上的类开发自己的模块，所以我想在我自己的类中实现这个方法。我的课程由pd.DataFrame组成，不从pd.DataFrame继承。它为许多DataFrame方法提供了包装器，特别是loc和iloc，它们的行为方式与pd.DataFrames中的相同。现在我有两个解决方案：

正常方法

def loc_set_copy(self, key, value):
    new = self.copy()
    new.loc[key[0], key[1]] = value
    return new

这允许：

[instance_of_my_class.loc_set_copy([0, 'A'], i) for i in range(3)]

问题是不支持切片。因此，如果我想用以下内容更改整列：

[instance_of_my_class.loc_set_copy([:, 'A'], i) for i in range(3)]

我得到SyntaxError。

Cracy解决方法

我定义了以下助手类：

class _Loc_Set_Copy():
    def __init__(self, molecule):
        self.data = data

    def __getitem__(self, key):
        new = self.data.copy()
        new.loc[key[0], key[1]] = key[2]
        return new

在我的班级定义中，我有：

 class my_class():
      def __init__(self):
          self.loc_set_copy = _Loc_Set_Copy(self)

现在我可以使用：

[instance_of_my_class.loc_set_copy[:, 'A', i] for i in range(3)]

我知道这是滥用语法。有没有可能的方法，干净利落，或者我应该在开始时依赖for循环？

Answer 1

当然，您可以传递slice，使用slice对象：

>>> [loc_set_copy(data, [slice(None), 'A'], i) for i in range(3)]
[   A    B
0  0  0.0
1  0  0.0,    A    B
0  1  0.0
1  1  0.0,    A    B
0  2  0.0
1  2  0.0]

更漂亮：

>>> from pprint import pprint
>>> pprint([loc_set_copy(data, [slice(None), 'A'], i) for i in range(3)])
[   A    B
0  0  0.0
1  0  0.0,
    A    B
0  1  0.0
1  1  0.0,
    A    B
0  2  0.0
1  2  0.0]
>>>

注意：

>>> data.loc[:, 'A']
0    0.0
1    0.0
Name: A, dtype: float64
>>> data.loc[slice(None), 'A']
0    0.0
1    0.0
Name: A, dtype: float64

基本上，切片表示法是将slice个对象传递给__getitem__的语法糖：

>>> x = list(range(22))
>>> x
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]
>>> x[0:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> x[slice(0,10,2)]
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> x.__getitem__(slice(0,10,2))
[0, 2, 4, 6, 8]
>>>

注意，鉴于上述情况，您可以将方法简化为：

>>> def loc_set_copy(self, key, value):
...     new = self.copy()
...     new.loc[key] = value
...     return new
...

如果您小心地为tuple参数传递key：

>>> pprint([loc_set_copy(data, (0, 'A'), i) for i in range(3)])
[     A    B
0  0.0  0.0
1  0.0  0.0,
      A    B
0  1.0  0.0
1  0.0  0.0,
      A    B
0  2.0  0.0
1  0.0  0.0]
>>> pprint([loc_set_copy(data, (slice(None), 'A'), i) for i in range(3)])
[   A    B
0  0  0.0
1  0  0.0,
    A    B
0  1  0.0
1  1  0.0,
    A    B
0  2  0.0
1  2  0.0]
>>>

以下内容应该是完美合理的：

>>> class A:
...   def __getitem__(self, key):
...     print(type(key))
...     print(key)
...
>>> a = A()
>>> a[1]
<class 'int'>
1
>>> a[[1]]
<class 'list'>
[1]
>>> a[object()]
<class 'object'>
<object object at 0x1003932e0>
>>>
>>> a[:1]
<class 'slice'>
slice(None, 1, None)
>>> a[:]
<class 'slice'>
slice(None, None, None)
>>> a[:,:,1:4]
<class 'tuple'>
(slice(None, None, None), slice(None, None, None), slice(1, 4, None))
>>> a[:,:,[1,2]]
<class 'tuple'>
(slice(None, None, None), slice(None, None, None), [1, 2])
>>> a[:,object():,[1,2]]
<class 'tuple'>
(slice(None, None, None), slice(<object object at 0x1003932e0>, None, None), [1, 2])
>>>

列表理解几帧

正常方法

Cracy解决方法

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