Pandas.DataFrame 中的对象表示

Question

假设我有以下 class, 'MyClass'.

class MyClass:
    def __repr__(self):
        return 'Myclass()'

    def __str__(self):
        return 'Meh'

instances = [MyClass() for i in range(5)]

一些实例被创建并存储在 instances 变量中。现在，我们检查它的内容。

>>> instances
[Myclass(), Myclass(), Myclass(), Myclass(), Myclass()]

表示对象python调用__repr__方法。但是，当相同的 instances 变量传递给 pandas.DataFrame 时，对象的表示发生变化并且似乎调用了 __str__ 方法。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=instances)

>>> df
     0
0  Meh
1  Meh
2  Meh
3  Meh
4  Meh

为什么对象的表示发生了变化？我可以确定 DataFrame 中使用的表示形式吗？

Answer 1

数据确实存储为对象。似乎 pandas 在显示数据帧时只是调用 __str__ 方法（隐式地）。

您可以通过调用来验证：

df[0].map(type)

它为列中的每个元素调用 type 并且 returns:

Out[572]: 
0    <class '__main__.MyClass'>
1    <class '__main__.MyClass'>
2    <class '__main__.MyClass'>
3    <class '__main__.MyClass'>
4    <class '__main__.MyClass'>
Name: 0, dtype: object

# likewise you get the the
# representation string of the objects
# with:
df[0].map(repr)
Out[578]: 
0    Myclass()
1    Myclass()
2    Myclass()
3    Myclass()
4    Myclass()
Name: my_instances, dtype: object

顺便说一句，如果你想创建一个数据框，其中的列明确包含数据，请使用：

df = pd.DataFrame({'my_instances': instances})

这样，您就指定了一个列名。

Pandas.DataFrame 中的对象表示

Object representation in Pandas.DataFrame

python

representation

dataframe

python-3.x

pandas