为什么我们需要三种不同的方式来操作熊猫？

Question

为什么我们需要三种操作方式？

(我用乘法作为例子)

第一条路：

df['a'] * 5

第二条路：

df['a'].mul(5)

第三条路：

df['a'].__mul__(5)

两个还不够吗，不需要一个mul，我在想它会不会像正常的方式，像一个整数

第一条路：

3 * 5

第二条路：

(3).__mul__(5)

但在一个内鬼的固定基地：

(3).mul(5)

就会崩溃。

我只是好奇，为什么我们需要这么多的东西在潘达斯，这是相同的加法，减法和除法。

Answer 1

*和mul做同样的事情，但是__mul__是不同的。

*和mul在委托给__mul__之前执行一些检查。有两件事你应该知道。

1. NotImplemented

在无法处理其他操作数的情况下，类的NotImplemented返回一个特殊的单例值__mul__。这将告诉Python尝试__rmul__。如果这也失败了，则会引发泛型TypeError。如果直接使用__mul__，就不会得到这种逻辑。观察：

class TestClass:

    def __mul__(self, other):
        return NotImplemented

TestClass() * 1

输出：

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'TestClass' and 'int'

将此与以下内容进行比较：

TestClass().__mul__(1)

输出：

NotImplemented

这就是为什么通常情况下，您应该避免直接调用does (魔术)方法:您绕过Python所做的某些检查。

1. 派生类运算符处理

在尝试执行类似于Base() * Derived()的操作时，Derived从Base继承，您会希望首先调用Base.__mul__(Derived())。这可能会带来问题，因为Derived.__mul__更可能知道如何处理这种情况。

因此，当您使用*时，Python会检查右操作数的类型是否比左的派生得更多，如果是，则直接调用右操作数的__rmul__方法。

观察：

class Base:

    def __mul__(self, other):
        print('base mul')

class Derived(Base):

    def __rmul__(self, other):
        print('derived rmul')

Base() * Derived()

输出：

derived rmul

注意，尽管Base.__mul__不返回NotImplemented，并且可以清楚地处理Derived类型的对象，但是Python甚至没有首先查看它；它立即将它委托给Derived.__rmul__。

为了完整起见，*和mul在pandas上下文中有一个不同之处：mul是一个函数，因此可以在变量中传递，并独立使用。例如：

import pandas as pd

pandas_mul = pd.DataFrame.mul
pandas_mul(pd.DataFrame([[1]]), pd.DataFrame([[2]]))

另一方面，这将失败：

*(pd.DataFrame([[1]]), pd.DataFrame([[2]]))

Answer 2

在底层python中，“魔术方法”__mul__和运算符*都是相同的(*只是调用__mul__)，正如您所指出的，这就是pythonstadized化处理事物的方式。另一种方法mul是一种可以用于映射(使用map)并避免使用lambda x, y: x*mul的方法。是的，您仍然可以使用__mul__，但是通常这些方法(__x__)并不是用来作为正常函数使用的，一个简单的mul可以使代码更加清晰。

所以，你并不真正“需要”它，但拥有和使用它是很好的。

Answer 3

首先，不应该使用第三种方法(df['a'].__mul__(5))，因为它是一个由Python类调用的内部方法。一般来说，用户不接触任何“don”方法。

对于另外两种方法，第一种方法是显而易见的，你只需把它乘以。这是标准数学。

第二种方式变得更有趣。我使用该方法的一个例子是，当要应用的函数是变量时。

例如：

def pandas_math(series, func, val):
    return getattr(series, func)(val)

pandas_math(df['a'], 'mul', 5)将给出与df['a'].mul(5)相同的结果，但现在您可以将mul作为变量传递，或者传递给您想要使用的任何其他函数。这比硬编码所有的符号容易得多。