私自身のメソッドや関数でデータフレームクラスを

Question

最初の質問：

私はパンダで働いているデータフレームと、私は頻繁にデータの前処理や他の部分と同じルーチンを実行していますもの。これらのルーチンのいくつかを、というクラスのメソッドとして、pandas.DataFrameまで拡張したいと思います。私はこれについてどうやって行くのか分かりません。それはpandas.DataFrameから継承されていますように、これまでのところ、私は私の新しいクラス内の任意の__init__を書いていないよ：

import pandas 
class ExtendedDataframe(pandas.DataFrame): 
    def some_method(self): 
    blahblah 

これは明らかに継承によってExtendedDataframeのインスタンスを作成するために私を可能にします。しかし、私は通常pandas.read_csvのようなものでデータをロードしています。これは古典的なDataFrameを返します。どのように標準のDataFrameで提供されるものの上に、私の独自のメソッドを使用するために、そのようなCSVデータを読み込み、ある時点でExtendedDataframeに入れることができますか？ローディングフェーズで標準DataFrameが返されてExtendedDataframeに変換されても問題ありません。

2番目の質問：

わけではありません、私が使用しているすべてのパンダの機能は、データフレームのメソッドです。いくつかは、DataFramesを引数として取る関数、たとえばpandas.mergeです。どうすればそのような関数の使用を私のExtendedDataframeクラスのインスタンスにまで拡張できますか？言い換えれば、もしdf1とdf2はExtendedDataframeの2つのインスタンスは、私はちょうどそれがDataFrameの標準インスタンスの場合と同様に

pandas.merge([df1, df2], ...) 

作品を作るのですか、ですか？

Answer 1

これはあなたの質問に直接答えませんが、あなたの問題に対する潜在的な答えです。多くの人がワークフローでパイプメソッドを使用します。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.pipe.html

代わりの

df = foo(df) 

を言って、あなたは

df = df.pipe(foo) 

を言うことができるあなたも、関数の引数を指定することができます！これは、データフレームクラス全体をカプセル化しようとするよりもはるかに簡単です。つまり、関数のライブラリを作成し、必要に応じてパイプするだけです。

Answer 2

データフレームのインスタンスを作成すると、DataFrameオブジェクトになります。この方法で既存のメソッドをオーバーライドできます。____existingMethod____ 2番目の質問については、2つのデータフレームを渡す新しいクラスを作成することをお勧めします。この場合は、____init____メソッドを作成する必要があります