pd.eval()、DataFrame.eval()、および DataFrame.query() を使用して Pandas で式を動的に評価する方法

Pandas で数式から式を動的に評価する

Pandas では、数式から数式を動的に評価する方法が複数あります。

1. pd.eval()

この関数は、文字列を入力として使用して算術式を評価します。数学演算、論理演算子、条件文がサポートされています。次のように使用できます:

2. DataFrame.eval()

pd.eval() と同様に、このメソッドは DataFrame 内の式を評価します。これは、「df1」を指定せずに列にアクセスする便利な方法を提供します。接頭語。

3. DataFrame.query()

この関数は条件式を評価し、ブール マスクを返します。その後、マスクを使用して DataFrame をフィルタリングできます。

特定の質問への回答:

1. 最適なパフォーマンス: 「numexpr」バックエンドを使用した pd.eval() または DataFrame.eval()。 「Python」バックエンドにはパフォーマンス上の利点はなく、セキュリティ上のリスクがあります。

2. 結果の割り当て: 「target=」を使用して、式の結果を DataFrame に割り当てることができます。 argument.

3. 引数の受け渡し: 「@」記号を使用して、式内の変数として引数を渡すことができます。

追加の考慮事項:

• ニーズと評価する式のタイプに基づいて、適切な方法を選択してください。
• 使用必要に応じて演算子の優先順位を括弧で囲みます。
• 「resolvers=」引数を使用して、式で使用するカスタム関数または変数を指定できます。
• 複数行の式と割り当ての場合は、DataFrame.eval を使用します。 () は、query() が単一行の条件のみを受け入れるためです。

以上がpd.eval()、DataFrame.eval()、および DataFrame.query() を使用して Pandas で式を動的に評価する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。