Affectation d'une liste aux instances de classe

Question

Je souhaite prendre une liste de divers noms de variables et les affecter toutes en tant que variables d'instance à une classe.

En outre, je voudrais également attribuer des attributs à ces variables d'instance à partir d'une base de données. Par exemple: J'ai une image avec des en-têtes, ('col1', 'col2', 'col3', 'col4'). chaque ligne doit être une instance de classe et chaque colonne doit être une variable d'instance de cette classe. Ensuite, les valeurs de chaque ligne doivent être affectées à chaque variable d'instance en tant qu'attributs pour chaque instance de classe.

comment puis-je accomplir cela?

Voici une liste de variables:

Index(['Id', 'MSSubClass', 'MSZoning', 'LotFrontage', 'LotArea', 'Street', 
     'Alley', 'LotShape', 'LandContour', 'Utilities', 'LotConfig', 
     'LandSlope', 'Neighborhood', 'Condition1', 'Condition2', 'BldgType', 
     'HouseStyle', 'OverallQual', 'OverallCond', 'YearBuilt', 'YearRemodAdd', 
     'RoofStyle', 'RoofMatl', 'Exterior1st', 'Exterior2nd', 'MasVnrType', 
     'MasVnrArea', 'ExterQual', 'ExterCond', 'Foundation', 'BsmtQual', 
     'BsmtCond', 'BsmtExposure', 'BsmtFinType1', 'BsmtFinSF1', 
     'BsmtFinType2', 'BsmtFinSF2', 'BsmtUnfSF', 'TotalBsmtSF', 'Heating', 
     'HeatingQC', 'CentralAir', 'Electrical', '1stFlrSF', '2ndFlrSF', 
     'LowQualFinSF', 'GrLivArea', 'BsmtFullBath', 'BsmtHalfBath', 'FullBath', 
     'HalfBath', 'BedroomAbvGr', 'KitchenAbvGr', 'KitchenQual', 
     'TotRmsAbvGrd', 'Functional', 'Fireplaces', 'FireplaceQu', 'GarageType', 
     'GarageYrBlt', 'GarageFinish', 'GarageCars', 'GarageArea', 'GarageQual', 
     'GarageCond', 'PavedDrive', 'WoodDeckSF', 'OpenPorchSF', 
     'EnclosedPorch', '3SsnPorch', 'ScreenPorch', 'PoolArea', 'PoolQC', 
     'Fence', 'MiscFeature', 'MiscVal', 'MoSold', 'YrSold', 'SaleType', 
     'SaleCondition', 'SalePrice'], 
     dtype='object') 

Voici un exemple dataframe:

import pandas as pd 
from numpy import nan 
d = {'name' : pd.Series(['steve', 'jeff', 'bob'], index=['1', '2', '3']), 
     ....:  'salary' : pd.Series([34, 85, 213], index=['1', '2', '3']), 'male' : pd.Series([1, nan, 0], index=['1', '2', '3']), 'score' : pd.Series([1.46, 0.8, 3.], index=['1', '2', '3'])} 

df = pd.DataFrame(d) 

Answer 1

Ceci est un naturel pour namedtuple s.

#! /usr/bin/env python3 


import collections 
import pandas as pd 


if __name__ == '__main__': 

    Person = collections.namedtuple('Person', 'male name salary score') 

    d = {'name': pd.Series(['steve', 'jeff', 'bob'], index=['1', '2', '3']), 
     'salary': pd.Series([34, 85, 213], index=['1', '2', '3']), 
     'male': pd.Series([1, float('NaN'), 0], index=['1', '2', '3']), 
     'score': pd.Series([1.46, 0.8, 3.], index=['1', '2', '3'])} 
    df = pd.DataFrame(d, columns=sorted(d.keys())) 
    print(df) 

    for row in df.values: 
     print(Person(*row.tolist())) 

Sortie:

male name salary score 
1 1.0 steve  34 1.46 
2 NaN jeff  85 0.80 
3 0.0 bob  213 3.00 
Person(male=1.0, name='steve', salary=34, score=1.46) 
Person(male=nan, name='jeff', salary=85, score=0.8) 
Person(male=0.0, name='bob', salary=213, score=3.0) 

Answer 2

Vous pouvez utiliser df.to_dict('records') pour générer une liste de dictionnaires,

[{'male': 1.0, 'name': 'steve', 'salary': 34, 'score': 1.46}, 
{'male': nan, 'name': 'jeff', 'salary': 85, 'score': 0.8}, 
{'male': 0.0, 'name': 'bob', 'salary': 213, 'score': 3.0}] 

Ensuite, vous pouvez faire quelque chose comme ceci pour créer votre liste,

class Person(object):  
    def __init__(self, **kwargs): 
     self.__dict__.update(kwargs) 

people = [Person(**x) for x in df.to_dict('records')]