如何在python中使用字符串作为函数方法？

Question

您好，我使用的是python，我有一个如下的dataframe (df)：

        c      param_values
0   abs_energy  NaN
1   absolute_sum_of_changes NaN
2   agg_autocorrelation [{'f_agg': 'median', 'maxlag': 40}, {'f_agg': ...
3   agg_linear_trend    [{'f_agg': 'max', 'chunk_len': 5, 'attr': 'int...
4   approximate_entropy [{'m': 2, 'r': 0.3}, {'m': 2, 'r': 0.1}, {'m':...

我按如下方式迭代上述数据帧：

我有一个导入的from tsfresh.feature_extraction import feature_calculators as fc

for i,v in df[1:].iterrows():
    dispatcher={v["calculators"]:eval(str(fc.v["calculators"]))}
    t = eval(v["calculators"],dispatcher)
    print(t)

但是我得到了以下错误

AttributeError: module 'tsfresh.feature_extraction.feature_calculators' has no attribute 'v'

我想要计算fc.abs_energy,fc.absolute_sum_of_changes,fc.agg_autocorrelation('median','40')等。我如何通过迭代上面的数据帧来找到它。我尝试过使用上面所示的eval，但徒劳无功。请推荐一些方法。如果我强调不足/过度强调了什么，请在评论中告诉我。谢谢

Answer 1

我认为您必须尝试像这样导入：

from tsfresh.feature_extraction.feature_calculators import abs_energy,absolute_sum_of_changes,agg_autocorrelation

然后像这样在eval中使用它：

eval(str(v["calculators"]))

解决方案2

或者，您可以将DataFrame中的数据更改为类似于fc.abs_energy而不是abs_energy，并在不更改的情况下导入模块：

from tsfresh.feature_extraction import feature_calculators as fc

注意事项

不要忘记将()连接到字符串以调用所需的函数。例如，您必须像这样调用abs_energy函数：

eval('abs_energy()')