如何使用字段名称变量访问 namedtuple 的字段？

Question

我可以按如下方式按名称访问命名元组的元素(*):

from collections import namedtuple
Car = namedtuple('Car', 'color mileage')
my_car = Car('red', 100)
print my_car.color

但是如何使用变量来指定我要访问的字段的名称呢？例如

field = 'color'
my_car[field] # doesn't work
my_car.field # doesn't work

我的实际用例是我正在使用 for row in data.itertuples() 遍历 pandas 数据框。我正在对特定列的值执行操作，我希望能够指定要按名称使用的列作为包含此循环的方法的参数。

(*) example taken from here。我正在使用 Python 2.7.

Answer 1

您可以使用getattr

getattr(my_car, field)

Answer 2

'getattr' 答案有效，但还有另一种选择稍微快一些。

idx = {name: i for i, name in enumerate(list(df), start=1)}
for row in df.itertuples(name=None):
   example_value = row[idx['product_price']]

说明

创建一个字典，将列名映射到行位置。使用“name=None”调用 'itertuples'。然后使用访问每个元组中的所需值使用字典中的列名获得的索引。

制作字典以查找索引。

idx = {name: i for i, name in enumerate(list(df), start=1)}

使用字典按名称访问行元组中的所需值

for row in df.itertuples(name=None):
   example_value = row[idx['product_price']]

注意：如果使用 index=False

调用 itertuples，请在 enumerate 中使用 start=0

这是一个工作示例，显示了这两种方法和两种方法的时间。

import numpy as np
import pandas as pd
import timeit

data_length = 3 * 10**5
fake_data = {
    "id_code": list(range(data_length)),
    "letter_code": np.random.choice(list('abcdefgz'), size=data_length),
    "pine_cones": np.random.randint(low=1, high=100, size=data_length),
    "area": np.random.randint(low=1, high=100, size=data_length),
    "temperature": np.random.randint(low=1, high=100, size=data_length),
    "elevation": np.random.randint(low=1, high=100, size=data_length),
}
df = pd.DataFrame(fake_data)


def iter_with_idx():
    result_data = []
    
    idx = {name: i for i, name in enumerate(list(df), start=1)}
    
    for row in df.itertuples(name=None):
        
        row_calc = row[idx['pine_cones']] / row[idx['area']]
        result_data.append(row_calc)
        
    return result_data

      
def iter_with_getaatr():
    
    result_data = []
    for row in df.itertuples():
        row_calc = getattr(row, 'pine_cones') / getattr(row, 'area')
        result_data.append(row_calc)
        
    return result_data
    

dict_idx_method = timeit.timeit(iter_with_idx, number=100)
get_attr_method = timeit.timeit(iter_with_getaatr, number=100)

print(f'Dictionary index Method {dict_idx_method:0.4f} seconds')
print(f'Get attribute method {get_attr_method:0.4f} seconds')

结果：

Dictionary index Method 49.1814 seconds
Get attribute method 80.1912 seconds

我假设差异是由于创建元组与命名元组的开销较低，并且通过索引而不是 getattr 访问元组的开销也较低，但这两者都只是猜测。如果有人知道更好，请评论。

我还没有探索列数与行数如何影响计时结果。

Answer 3

访问它们的另一种方法是：

field_idx = my_car._fields.index(field)
my_car[field_idx]

提取字段的索引，然后用它来索引namedtuple。

Answer 4

因为 python 版本 3.6 可以继承自 typing.NamedTuple

import typing as tp


class HistoryItem(tp.NamedTuple):
    inp: str
    tsb: float
    rtn: int
    frequency: int = None

    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item, int):
            item = self._fields[item]
        return getattr(self, item)

    def get(self, item, default=None):
        try:
            return self[item]
        except (KeyError, AttributeError, IndexError):
            return default


item = HistoryItem("inp", 10, 10, 10)

print(item[0])  # 'inp'
print(item["inp"])  # 'inp'

Answer 5

使用以下代码

for i,x in enumerate(my_car._fields):
    print(x, my_car[i])

如何使用字段名称变量访问 namedtuple 的字段？

How to access a field of a namedtuple using a variable for the field name?

python

namedtuple

说明