如何将类方法应用于pandas

在 Pandas 中，常常需要使用类方法对 DataFrame 进行处理，以满足数据分析、数据清洗的需求。本文将介绍如何将类方法应用于 Pandas。

1. 类方法的定义

类方法在定义时需要用到 @classmethod 装饰器。其第一个参数通常为 cls，表示类本身。

class MyClass:
    @classmethod
    def my_class_method(cls, arg1, arg2, ...):
        # 类方法的函数体

类方法可以通过 cls 参数访问类的属性和方法。

2. 类方法在 Pandas 中的应用

Pandas 中的 DataFrame 和 Series 都提供了 .apply() 方法，可以接受一个函数作为参数，并对 DataFrame 或 Series 中的每个元素应用该函数。我们可以将类方法作为 .apply() 方法的参数，从而通过类方法处理数据。

import pandas as pd

class MyDataFrame:
    @classmethod
    def my_func(cls, x):
        # 类方法的函数体，例如：
        # return x * 2
        
    def __init__(self, df):
        self.df = df

    def apply_my_method(self):
        self.df = self.df.apply(cls.my_func)
        return self.df
    
# 使用 MyDataFrame 类
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

my_df = MyDataFrame(df)
my_df.apply_my_method()

在上面的例子中，我们将 MyDataFrame.my_func() 类方法作为 .apply() 方法的参数应用到了 DataFrame 中的每个元素，从而实现对数据的处理。

需要注意的是，MyDataFrame.my_func() 中不能访问除 self 以外的实例属性和方法，因为它是类方法，不是实例方法。

3. 示例

比如我们有一个数据框，其中有三列，分别是性别、身高和体重

data = pd.DataFrame({'gender': ['F', 'M', 'F', 'M'], 
                     'height': [160, 175, 158, 180], 
                     'weight': [50, 70, 45, 80]})

我们现在要将体重转换成千克，并增加一列 BMI

class MyDataFrame:
    @classmethod
    def kg_to_pound(cls, kg):
        return kg / 0.453592
        
    @classmethod
    def calc_bmi(cls, row):
        height_m = row['height'] / 100
        weight_kg = cls.kg_to_pound(row['weight'])
        return round(weight_kg / height_m**2, 2)
    
    def __init__(self, df):
        self.df = df
        
    def preprocess(self):
        self.df['weight_kg'] = self.df['weight'].apply(self.kg_to_pound)
        self.df['bmi'] = self.df.apply(self.calc_bmi, axis=1)
        return self.df
    
# 使用 MyDataFrame 类
my_df = MyDataFrame(data)
my_df.preprocess()

执行上述代码可以得到处理后的数据框，其中体重已转换成磅，并增加了 BMI 列。

  gender  height  weight   weight_kg    bmi
0      F     160      50  110.231131  19.53
1      M     175      70  154.324251  22.86
2      F     158      45   99.208220  17.99
3      M     180      80  176.369809  24.69

4. 结语

本文介绍了如何在 Pandas 中应用类方法。通过利用 Pandas 的 .apply() 方法，我们可以轻松地处理 DataFrame 和 Series 中的数据，实现数据清洗和数据分析等需求。