「pd.eval」を使用してパンダの算術式を評価するにはどうすればよいですか?

Pandas の数式から式を動的に評価する

チャレンジ

に示すように、1 つ以上の DataFrame 列で pd.eval を使用して算術式を評価します。次の例:

x = 5
df2['D'] = df1['A'] + (df1['B'] * x)

pd.eval 関数

pd.eval、df.eval、および df.query は、Pandas の式を評価するための 3 つの密接に関連した関数です。それぞれに微妙な違いがありますが、すべて同様の構文規則と機能サポートに従います。

サポートされる機能:

• 算術演算
• 比較演算
• ブール演算
• リストおよびタプルリテラル
• 属性アクセス
• 添字式
• 単純な変数評価

構文規則:

式は次のガイドラインに従って文字列として渡す必要があります:

• 式全体は文字列です
• グローバル名前空間内の変数は名前によって参照されます
• 属性アクセサーを通じて特定の列にアクセスします
• 演算子の優先順位をオーバーライドするためにかっこを使用できます

主な違い

pd.eval と df.eval

• 列アクセス: pd.eval は DataFrame インデックス付きの列名を必要としますが、df.eval は列への直接アクセスを許可しますnames.
• DataFrame を使用した式: pd.eval はデータフレーム全体の操作に適していますが、df.eval は特定の DataFrames で操作します。

df.eval対 df.query

• クエリと評価: df.query は条件式を評価し、一致する行を返します。 df.eval は、式自体の結果を返します。
• 利便性: df.query は、クエリ目的では一般的により簡潔です。

解決策

pd.eval を使用して元のチャレンジを解決するには:

x = 5
pd.eval("df1.A + (df1.B * x)")

再割り当て

式の結果を df2 に割り当てるには、ターゲット パラメーターを使用します:

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

式内で引数を渡す

式文字列内の引数として x を渡すには、@ 記号を使用します:

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

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