Comment évaluer dynamiquement des expressions dans Pandas à l'aide de pd.eval(), DataFrame.eval() et DataFrame.query() ?

Évaluer dynamiquement une expression à partir d'une formule chez les pandas

Chez les pandas, il existe plusieurs façons d'évaluer dynamiquement une expression à partir d'une formule :

1. pd.eval()

Cette fonction évalue les expressions arithmétiques en utilisant une chaîne comme entrée. Il prend en charge les opérations mathématiques, les opérateurs logiques et les instructions conditionnelles. Vous pouvez l'utiliser comme suit :

expression = "df1['A'] + (df1['B'] * x)"
pd.eval(expression)

2. DataFrame.eval()

Semblable à pd.eval(), cette méthode évalue les expressions dans un DataFrame. Il fournit un moyen pratique d'accéder aux colonnes sans spécifier le "df1". préfixe.

df1.eval("A + (B * x)")

3. DataFrame.query()

Cette fonction évalue une expression conditionnelle et renvoie un masque booléen. Vous pouvez ensuite utiliser le masque pour filtrer le DataFrame.

condition = "A >= B"
df1.query(condition)

Réponses aux questions spécifiques :

1. Performances optimales :Utilisation pd.eval() ou DataFrame.eval() avec le backend "numexpr". Le backend "python" n'offre aucun avantage en termes de performances et présente des risques de sécurité.

2. Attribution des résultats : Vous pouvez réattribuer le résultat d'une expression à un DataFrame à l'aide de "target=" argument.

   df2 = pd.DataFrame()
   pd.eval("df2['D'] = df1['A'] + (df1['B'] * x)", target=df2)

3. Passer des arguments : Vous pouvez transmettez les arguments sous forme de variables dans l'expression à l'aide du symbole "@".

   expression = "df1['A'] + (@x * df1['B'])"
   pd.eval(expression, local_dict={"x": 5})

Considérations supplémentaires :

• Choisissez le méthode en fonction de vos besoins et du type d'expression que vous évaluez.
• Utilisez des parenthèses pour la priorité des opérateurs lorsque nécessaire.
• L'argument "resolvers=" peut être utilisé pour fournir des fonctions ou des variables personnalisées à utiliser dans l'expression.
• Pour les expressions et affectations multilignes, utilisez DataFrame.eval(), comme requête () n'accepte qu'une condition sur une seule ligne.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!