如何根据类参数命名dataframe列？

Question

在这上面花了很多时间。我有tuple个不可调用的classes，全部命名为SymbolInfo，具有相同的attribute标签。让我们说：

In: print(my_tuple)
Out: (SymbolInfo(att_1=False, att_2=0, att_3=1.0),SymbolInfo(att_1=True, att_2=0, att_3=1.5))

我的目标是从这个tuple创建一个数据帧。当我将其转换为list时，它可以正常工作：

df = pd.DataFrame(list(my_tuple))

我得到了数据帧，但没有得到列标签，列标签应该是classes{}：（即att_1，att_2，att_3）的名称

所有classes的属性名称及其数量（不是值）都是标准化的。所以我可以考虑任何{{CD13}}来获得它。

我尝试过像inspect.getmembers(my_tuple[0])和inspect.getfullargspec(my_tuple[0]).args这样的方法，但没有成功。重要的是要让这些参数以它们出现的相同顺序出现

Answer 1

您可以使用__dict__方法访问属性（按添加顺序），如下所示：

class thing():
    def __init__(self, att_1, att_2, att_3):
        self.z_att_1 = att_1
        self.att_2 = att_2
        self.att_3 = att_3

a = thing('bob', 'eve', 'alice')
b = thing('john', 'jack', 'dan')
c = (a,b)

# see the attributes
print(c[0].__dict__)

结果是

# note that z_att_1 is first
{'z_att_1': 'bob', 'att_2': 'eve', 'att_3': 'alice'}

现在，您可以在字典中循环并提取属性名称的键

Answer 2

只需从类创建dict，然后创建数据帧：

pd.DataFrame(list(map(lambda x: x.__dict__, my_tuple)))

我建议在python中使用面向对象的attrs库

Answer 3

得到了这个解决方案：

my_dict = my_tuple[0]._asdict()
my_col_list = list(my_dict.keys())