Python类方法间共享数据：使用类变量与@classmethod实现数据传递

import pandas as pd 

class DATAA():
    def __init__(self, dataset, name, path=None):
        self.dataset = dataset
        self.name = name
        self.path = path

    def readData(self):
        outputdf = pd.read_csv(self.dataset, sep=',') 
        return outputdf

    # 错误示例：MissingData无法直接接收readData的输出作为参数
    # 因为它是一个实例方法，且在调用时没有传递该参数
    def MissingData(outputdf): # 这里缺少self参数
        Missing_values = outputdf.isna().sum() 
        return Missing_values

# 假设dataset和name已定义
# df = DATAA(dataset, name)
# df.readData()
# df.MissingData() # 这将导致TypeError，因为MissingData期望一个参数但没有被传递

import pandas as pd 

class DATAA():
    # 声明一个类变量outputdf，用于存储由类方法读取的数据
    # 初始化为None，表示尚未加载数据
    outputdf = None 

    def __init__(self, dataset, name, path=None):
        self.dataset = dataset
        self.name = name
        self.path = path

    @classmethod
    def readData(cls, dataset_path):
        """
        类方法：从指定路径读取CSV文件，并将DataFrame存储在类变量outputdf中。
        cls: 代表类本身。
        dataset_path: 数据集文件路径。
        """
        try:
            cls.outputdf = pd.read_csv(dataset_path, sep=',')
            print(f"数据已成功从 {dataset_path} 加载到 DATAA.outputdf。")
        except FileNotFoundError:
            print(f"错误：文件未找到在 {dataset_path}")
            cls.outputdf = None # 加载失败时重置或保持None
        except Exception as e:
            print(f"读取数据时发生错误: {e}")
            cls.outputdf = None

    def MissingData(self):
        """
        实例方法：检查类变量outputdf中DataFrame的缺失值。
        self: 代表类的实例。
        """
        if self.outputdf is not None:
            Missing_values = self.outputdf.isna().sum()
            return Missing_values
        else:
            print("错误：outputdf尚未加载数据或加载失败。请先调用readData方法。")
            return pd.Series(dtype='int64') # 返回一个空的Series或适当的错误指示

# 假设数据集路径和名称
# 为了运行示例，我们创建一个虚拟的CSV文件
csv_content = """col1,col2,col3
1,a,True
2,b,False
3,,True
4,d,
5,e,False
"""
with open("sample_data.csv", "w") as f:
    f.write(csv_content)

dataset_path = "sample_data.csv"
name_val = "MyDataset"

# 实例化类
df_instance = DATAA(dataset_path, name_val)

# 调用类方法readData来加载数据。
# 注意：这里直接传递文件路径，而不是使用df_instance.dataset，
# 因为readData是类方法，它操作的是类本身的数据。
# 如果希望使用实例的dataset属性，可以在调用时传入：df_instance.readData(df_instance.dataset)
DATAA.readData(dataset_path) # 或者 df_instance.readData(df_instance.dataset)

# 调用实例方法MissingData来处理数据
missing_data_info = df_instance.MissingData()
print("\n缺失值信息:")
print(missing_data_info)

# 再次创建另一个实例，它也将共享同一个outputdf
df_instance2 = DATAA("another_path.csv", "AnotherDataset")
print("\n第二个实例访问的缺失值信息:")
print(df_instance2.MissingData()) # 同样会使用DATAA.outputdf