【Pandas】pandas DataFrame attrs

Pandas2.2 DataFrame

Metadata

方法	描述
DataFrame.attrs	用于存储与 DataFrame 关联的全局元数据（metadata）

pandas.DataFrame.attrs

pandas.DataFrame.attrs 是一个字典类型的属性，用于存储与 DataFrame 关联的全局元数据（metadata）。这些元数据不会影响 DataFrame 的计算行为，但可以用来记录一些附加信息，例如数据来源、作者、单位、描述等。

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📌 属性说明

• 类型：dict（字典）
• 默认值：空字典 {}

你可以通过 df.attrs 获取或设置这个字典。

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✅ 示例

示例 1: 设置和获取 DataFrame 的 attrs

import pandas as pd# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})# 设置 attrs
df.attrs['author'] = 'Alice'
df.attrs['description'] = '实验数据'
df.attrs['unit'] = 'kg'# 打印 attrs
print(df.attrs)

输出：

{'author': 'Alice', 'description': '实验数据', 'unit': 'kg'}

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示例 2: 获取单个属性

# 获取单个属性
print(df.attrs['description'])

输出：

实验数据

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示例 3: 默认情况下 attrs 是空的

# 新建的 DataFrame 的 attrs 默认为空
df2 = pd.DataFrame({'X': [10, 20]})
print(df2.attrs)

输出：

{}

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示例 4: 使用 attrs 在函数间传递元信息

def process_data(data):print(f"处理数据：{data.attrs.get('description', '无描述')}")return data * 2result = process_data(df)
print(result)

输出：

处理数据：实验数据A  B
0  2  8
1  4 10
2  6 12

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⚠️ 注意事项

• attrs 不会参与任何 pandas 操作（如合并、分组、运算等），因此在操作后可能会丢失。
• 如果你希望保留 attrs，建议在自定义函数中手动复制。

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✅ 总结

特性	说明
类型	字典 dict
用途	存储额外的元数据，如描述、单位、作者等
默认	空字典 {}
使用方式	df.attrs['key'] = value
注意	不会被大多数 pandas 操作保留

如果你有更多关于 pandas 元数据或其他特性的疑问，欢迎继续提问！