Python将类方法应用于数据框行答案

【问题标题】：Python apply class method to row of data framePython将类方法应用于数据框行
【发布时间】：2016-01-06 10:04:01
【问题描述】：

我的类需要一行数据框来构造一个对象，我想通过将 init 应用于数据框的每一行来创建一个对象数组。有没有办法对此进行矢量化？我的类定义看起来像

class A(object):
    def __init__(self,row):
        self.a = row['a']
        self.b = row['b']

任何建议都将受到高度赞赏！

我有一种我不太满意的方法来解决这个问题。在类之外定义另一个函数，然后使用 apply。

def InitA(row):
    return A(row)

假设 df 是我想用作参数的数据框。

xxx = df.apply(InitA,axis=1)

给我想要的。不过，我不认为 InitA 是必要的。

我原来的问题有点复杂。类定义是

class A(object):
    def __init__(self):
        return
    def add_parameter(self,row):
        self.a = row['a']

我打算将 add_parameter 应用于数据框的每一行。但我认为定义另一个（lambda）函数是解决这个问题的必要条件。

【问题讨论】：

标签： python pandas vectorization

【解决方案1】：

只使用 lambda 函数？

xxx = df.apply(lambda x: A(x),axis=1)

编辑：另一种解决方案是直接传递类，然后apply-function调用构造函数：

xxx = df.apply(A,axis=1)

这行得通：

import pandas as pd 

class C(object):
    def __init__(self,dat):
        return

A = pd.DataFrame({'a':pd.Series([1,2,3])})
A.apply(lambda x: C(x),axis=1)

【讨论】：

使用 lambda 函数是在外部定义 InitA 的一种简洁方式。我希望有一种方法可以完全避免定义另一个函数。但也许这不存在。
是的，这是一个很好的解决方案。我原来的问题比这里发布的要复杂一些。我现在认为需要一个 lambda 函数来解决它。感谢您的帮助！
不建议在python中从__init__返回。

【解决方案2】：

我认为 IMO 最好的做法（我确实觉得这是主观的）是在你的类上创建一个包装函数。

我不知道这是否真的是最好的解决方案，但它比接受的答案更好。

def wrap_class(row_element):
    
    c = MyClass(arg=row_element)
    return c.DoStuff()

从__init__is strongly discouraged返回。

【讨论】：