将 Pandas DataFrame 转换为对象列表

Question

我想将 Pandas DataFrame 转换为对象列表。

这是我的课：

 class Reading:

    def __init__(self):
        self.HourOfDay: int = 0
        self.Percentage: float = 0

我阅读了 .to_dict，所以我尝试了

df.to_dict(into=Reading)

但它回来了

TypeError: unsupported type

我不需要元组列表或字典列表，而是阅读列表。到目前为止我发现的每个问题似乎都与这两种情况有关。但我想要我自己的类型化对象。

谢谢

原文由 zola25 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

具有包含两列 HourOfDay 和 Percentage 的数据框，以及类的参数化构造函数，您可以定义一个对象列表，如下所示：

  class Reading:

   def __init__(self, h, p):
       self.HourOfDay = h
       self.Percentage = p

 listOfReading= [(Reading(row.HourOfDay,row.Percentage)) for index, row in df.iterrows() ]

原文由 NargesooTv 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

选项 1：使 Reading 继承自 collections.MutableMapping 并实现该基类的 必要方法。看起来工作量很大。

选项 2：在列表理解中调用 Reading() ：

 >>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.DataFrame({
...     'HourOfDay': [5, 10],
...     'Percentage': [0.25, 0.40]
... })
>>>
>>> class Reading(object):
...     def __init__(self, HourOfDay: int = 0, Percentage: float = 0):
...         self.HourOfDay = int(HourOfDay)
...         self.Percentage = Percentage
...     def __repr__(self):
...         return f'{self.__class__.__name__}> (hour {self.HourOfDay}, pct. {self.Percentage})'
...
>>>
>>> readings = [Reading(**kwargs) for kwargs in df.to_dict(orient='records')]
>>>
>>>
>>> readings
[Reading> (hour 5, pct. 0.25), Reading> (hour 10, pct. 0.4)]

来自文档：

into : collections.Mapping 子类用于返回值中的所有映射。可以是您想要的映射类型的实际类或空实例。如果你想要一个 collections.defaultdict，你必须通过它初始化。

原文由 Brad Solomon 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议