小编Mat*_*ohn的帖子

from pandas import DataFrame
import pyodbc

cnxn = pyodbc.connect(databasez)
cursor.execute("""SELECT ID, NAME AS Nickname, ADDRESS AS Residence FROM tablez""")
DF = DataFrame(cursor.fetchall())

这可以填充我的pandas DataFrame.但我怎么得到

DF.columns = ['ID', 'Nickname', 'Residence']

直接从光标？该信息是否完全存储在光标中？

使用RefluxJS初始化数据(异步)的正确方法是什么？是否有类似于AngularJS的解决方案,或者Flux实现与此无关(路由器应该处理这种可靠性)？

我目前正在尝试使用 pydantic 验证函数的输入参数。这适用于内置数据类型，但不适用于 pandas.DataFrame 或 numpy.array 等类型。例子：

@validate_arguments
def some_function(params: pd.DataFrame,
                  var_name: str
                  ) -> dict:
    # do something
    return my_dict

调用 some_function 时显示以下错误：

RuntimeError: no validator found for <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, see `arbitrary_types_allowed` in Config`

我的第一个想法是定义我自己的 DataFrame 类型，如下所示：

class MyDF(pd.DataFrame):
    @classmethod
    def __get_validators__(cls):
        yield cls.validate

    @classmethod
    def validate(cls, val):
        return pd.DataFrame(val)

我不确定这是否是最佳实践。有人有更好的想法吗？