Python类型提示Pandas数据框

当使用Pandas时，在许多情况下，您需要保存和传递复杂的数据结构，例如数据帧或时间序列。为了实现代码可读性和可维护性，我们需要类型提示。在Python中，我们通常使用Type Hints做到这一点。

Pandas DataFrame是一个非常常见的数据结构，它需要我们非常小心地处理数据类型和索引。因此， 我们需要为其添加一些类型提示。

类型提示DataFrame的列类型

如果您想针对每一列设置类型提示，您可以将其设置为变量，然后使用注释进行类型提示。例如：

import pandas as pd

df: pd.DataFrame = pd.DataFrame({
   'A': pd.Series([1, 2, 3], dtype='int16'),
   'B': pd.Series([1.0, 2.0, 3.0], dtype='float32'),
   'C': pd.Series(['foo', 'bar', 'baz'], dtype='category')
})

在上述示例中，我们明确为DataFrame中的每一列设置了类型：

• A：int16
• B：float32
• C：categorical

类型提示DataFrame的行索引

使用类型提示时，清晰地指定DataFrame行索引的数据类型同样重要。您可以使用pd.Index设置行索引的类型。例如：

import pandas as pd

df: pd.DataFrame = pd.DataFrame({
   'A': pd.Series([1, 2, 3], dtype='int16'),
   'B': pd.Series([1.0, 2.0, 3.0], dtype='float32'),
   'C': pd.Series(['foo', 'bar', 'baz'], dtype='category')
}, index=pd.Index(['x', 'y', 'z'], name='my_index'))

df.index = df.index.astype(str)

注意：我们首先指定了索引类型为pd.Index，并指定了索引的名称为my_index。在上述示例中，我们将行索引的类型更改为str。

使用类型别名

使用类型别名可以提高代码的可读性。例如：

import pandas as pd
from typing import List, Tuple

DataFrame = pd.DataFrame
ColumnList = List[str]
Index = pd.Index
IndexName = str

def create_dataframe(columns: ColumnList, data: List[Tuple]) -> DataFrame:
    return pd.DataFrame(dict(zip(tuple(columns), zip(*data)))).set_index(columns[0])

df: DataFrame = create_dataframe(
     ['Country', 'Language', 'Ranking'],
     [('England', 'Python', 1), ('England', 'Java', 2)]
)

df.index = df.index.astype(str)

在上述示例中，我们使用类型别名：

• DataFrame 代替 pd.DataFrame
• ColumnList 代替 List[str]
• Index 代替 pd.Index
• IndexName 代替 str

由于我们为每个名称都提供了文档，因此可以看到其他开发人员使用此功能时，代码是可读的。

iPython中使用类型提示

如果您在iPython中使用类型提示，您可能会注意到类型提示未生效。为此，您需要使用 IPython.core.interactiveshell.InteractiveShell.ast_node_interactivity。例如：

import pandas as pd
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

df: pd.DataFrame = pd.DataFrame({
   'A': pd.Series([1, 2, 3], dtype='int16'),
   'B': pd.Series([1.0, 2.0, 3.0], dtype='float32'),
   'C': pd.Series(['foo', 'bar', 'baz'], dtype='category')
})

结论

使用类型提示可以提高代码的可读性和可维护性。在处理复杂的数据结构（如Pandas DataFrame）时，类型提示将有助于减少类型错误，使您更容易调试代码和加快开发速度。