函数中类似参数的方法

Question

我想在 python / pandas 中使用方法，例如函数中的参数。 例如数据帧的滚动统计：

def rolling (df, prefix = 'r', window = 3, method = 'here I wanna choose a method' ):
    for name in df.columns:
        df[prefix + name] = df[name].rolling(window).'here this method been called'
    return df

'mean()' 或 'sum()' 或其他... 喜欢

df.rolling(2).sum()

我在 R 中工作了 95% 的时间，在 R 中这很简单（将函数作为参数或返回任何函数）。但是在python中我是菜鸟。所以我创建了一个包来让我更轻松。喜欢：

def head(x,k = 3):
    return x.head(k)

python 中的什么函数可以帮助我在函数中使用类似参数的方法？

#some data
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader.data import DataReader
from datetime import datetime
ibm = DataReader('IBM',  'yahoo', datetime(2000,1,1), datetime(2016,1,1))

ibm2 = rolling(ibm,'rr', 5, 'sum') # something like this

Answer 1

您可以将getattr 与方法名称的str 一起使用。这会从对象中获取具有该名称的属性（在本例中为方法）

def rolling (df, prefix='r', window=3, method='sum'):
    for name in df.columns:
        df[prefix + name] = getattr(df[name].rolling(window), method)()
    return df

或者你可以直接传入方法。调用时，第一个参数为self。

def rolling (df, prefix='r', window=3, method=DataReader.sum):
    for name in df.columns:
        df[prefix + name] = method(df[name].rolling(window))
    return df

Answer 2

我这样做

def rolling (df, prefix='r', window=3, method='method_name'):
    for name in df.columns:
        df[prefix + name] = df[name].rolling(window).__getattribute__(method)()
    return df

Answer 3

方法和其他任何属性一样是一个属性（它只是在绑定到对象时可调用），因此您可以使用getattr。 （None 的默认值当然是无稽之谈，但我不想重新排序您的签名以使 method 在没有默认值的情况下更早出现。）

def rolling (df, prefix='r', window=3, method=None):
    for name in df.columns:
        obj = df[name].rolling(window)
        m = getattr(obj, method)
        df[prefix + name] = m()
    return df