小编Kuz*_*nbo的帖子

我想知道为什么该isinstance函数collections.Iterable用于检查对象是否可迭代，如果它不是Iterable.

如果我们有两个类：

class first_class(object):
    pass

class second_class(object):
     def __iter__(self):
         pass

调用ininstance(first_class(), Iterable)返回False。

调用isinstance(second_class(), Iterable)返回True。

的文档isinstance说：“返回对象是类的实例还是其子类的实例”。

因为两个类都是 的子类object，为什么一个会返回它是 的子类Iterable而另一个不是？

我知道这是因为__iter__方法，但我不明白为什么它会影响isinstance的结果，如果两个类中的继承相同。

当我尝试以下操作时，我变得更加困惑：

x = first_class()
x.__iter__ = lambda: None

如果添加__iter__方法使 second_class 可迭代，为什么在上面添加__iter__方法的代码之后，isinstance(x, Iterable)仍然返回False？

我有一个na值的列,我想根据一个键根据另一个数据帧的值填充.我想知道是否有任何简单的方法可以这样做.

示例:我有一个对象的数据框及其颜色如下:

  object   color
0  chair   black
1   ball  yellow
2   door   brown
3   ball     **NaN**
4  chair   white
5  chair     **NaN**
6   ball    grey

我想用以下数据框中的默认颜色填充颜色列中的na值:

  object default_color
0  chair         brown
1   ball          blue
2   door          grey

结果将是这样的:

  object   color
0  chair   black
1   ball  yellow
2   door   brown
3   ball     **blue**
4  chair   white
5  chair     **brown**
6   ball    grey

有没有"简单"的方法来做到这一点？

谢谢 :)

我在 pandas 中有一个包含多列的数据框。我想将每一行与下一行合并。例子：

输入数据框：

A   B   C
a1  a2  a3
b1  b2  b3
c1  c1  c3
d1  d2  d3

输出数据帧：

A1   B1   C1  A2   B2   C2
a1   a2   a3  b1   b2   b3
b1   b2   b3  c1   c2   c3
c1   c2   c3  d1   d2   d3
d1   d2   d3  NaN  NaN  NaN

我想出的解决方案是复制原始数据帧，将索引更改为索引 - 1，然后按索引合并两个数据帧。还有其他解决办法吗？

是否有一种令人遗憾的方法来获取数据帧切片中的索引？换句话说,是否有更好的方法来编写以下代码:

df.loc [df ['A']> 5] .index

谢谢!