有没有更简单的方法可以将DataFrame行的值分配给自定义对象中的相应变量？

Question

假设我有以下带有一些示例行的DataFrame：         id    first_name   last_name   age   0     1     John         Doe         18   1     2     Joe          Shmuck      21假设我还有一个自定义的Python类Person，它应该代表上面的DataFrame的值。为了方便起见，DataFrame的列名与该类的属性完全对应。class Person:    id    first_name    last_name    age我知道我可以通过提供列索引或列名称来直接从（数据帧的）行中检索值，例如：df.iloc[0]['age']但是，我希望在我的整个应用程序和调用中有一个稍微安全些的编码实践，person.age甚至最好是一个getter person.get_age()。我正在做的唯一的原始方法是遍历DataFrame的一行的列，检索每个单元格并将它们逐个分配给新Person对象的变量。例如：person.first_name = df.loc[0]['first_name']DataFrame或Series或任何其他Python库提供了有用的工具来简化此过程吗？即一些如意算盘person = df.loc[0].transform(type=Person)

Answer 1

您真的需要一堂课吗？您可以df.itertuples用来创建“ Person”namedtuple的列表：

>>> list(df.itertuples(index=False, name='Person'))

[Person(id=1, first_name='John', last_name='Doe', age=18),

 Person(id=2, first_name='Joe', last_name='Shmuck', age=21)

]

在您可以访问其属性（p.age，p.id等）的意义上，namedtuple的行为与类非常相似。

for p in df.itertuples(index=False, name='Person'):

    print(p.first_name)

John

Joe