pandasシリーズからクラスオブジェクトを作成してメソッドを適用する

Question

私はいくつかのユーザ入力で生データの束を読み込み、それをPandasシリーズにコンパイルする関数を持っています。下の例では、私はそれをcreate_dataと呼んでおり、長さがnのランダム系列を構築しています。

>>> def create_data(n): 
...  return pd.Series(np.random.randint(1, 100, n)) 
... 
>>> 
>>> function_result=create_data(10) 
>>> function_result 
0 73 
1 91 
2 31 
3 44 
4 19 
5 30 
6 42 
7 56 
8 69 
9 70 
dtype: int32 

次に、このシリーズに適用したい機能セットがあります。この例では、系列とその1次の差との間の相関を計算するものを作成します。

>>> def temporal_corr(x): 
...  return pd.concat([x, x.shift()], 1).corr().iloc[0, 1] 
... 

私は明らかにただの関数を呼び出すことにより、シリーズに適用することができます...

>>> temporal_corr(function_result) 
0.38714413906049816 

しかし、のは私がこのシリーズに使用する、いくつかの異なる機能を持っているとしましょう。関数create_dataを使用してオブジェクトを構築するクラスを作成し、そのクラス内にメソッドとして適用できる関数のセットを持たせることは意味がありますか（または可能でしょうか）。私はクラスを作成し、この関数を以下で定義します。

>>> class myobj: 
...  def __init__(self, myobj): 
...   self.myobj = myobj 
...  
...  def temporal_corr(self): 
...   return pd.concat([self.myobj, self.myobj.shift()], 1).corr().iloc[0, 1] 
... 
>>> a = myobj(function_result) 
>>> a.temporal_corr() 
0.38714413906049816 

機能create_dataの結果として作成さmyobjクラスオブジェクトを持つための最良の方法は何ですか？私はcreate_dataに電話し、その結果をtemporal_corr()と呼ぶことができるオブジェクトにしたいと考えています。

import pandas as pd 
from numpy.random import randint 

class mySeries(pd.Series): 

    def __init__(self, n): 
     super().__init__(randint(0, 100, n)) # initialize series 

    # Add your custom methods: 
    def temporal_corr(self): 
     return pd.concat([self, self.shift()], 1).corr().iloc[0, 1] 

その後、create_dataをすることができ、あなたの工場の機能：基本的に

Answer 1

、私はあなたが次の操作を行うために探していると思います。たとえば、次のように私はそれを使用したい：

In [2]: a = create_data(10) # `a` is now an instance of MyObjMaker 

In [4]: type(a) # proof that `a` is now an instance of MyObjMaker 
Out[4]: __main__.MyObjMaker 

In [5]: a.temporal_corr() # `temporal_corr` works 
Out[5]: -0.18294239972101703 

ジムのソリューションは、あまりにも問題ないはずですが、それpd.Seriesのオフサブクラスは - pd.Seriesが、その後はポイントがありませんで、あなたは他のすべてのメソッドを必要としない場合それをサブクラス化する。

Answer 2

あなたはSeriesのように動作しますが、よりは、そう、ちょうどpd.Seriesから継承するクラスを作成特化されたオブジェクトを探していますあなたが拡張し、必要に応じてチェックを追加することができます

def create_data(n): 
    return mySeries(n) 

：あなたの専門Seriesオブジェクト用。

import pandas as pd 
import numpy as np 


class MyObjMaker(object): 

    def __init__(self, n): 
     self.myobj = pd.Series(np.random.randint(1, 100, n)) 

    def temporal_corr(self): 
     return pd.concat([self.myobj, self.myobj.shift()], 1).corr().iloc[0, 1] 


def create_data(n): 
    return MyObjMaker(n) 

ここで、機能create_dataはクラスからオブジェクトを作成し、それはあなたのtemporal_corr機能を持っている：私が正しくあなたの質問を理解していれば