如何使用'pd.eval”评估 Pandas 中的算术表达式？

根据 Pandas 中的公式动态计算表达式

挑战

在一个或多个 DataFrame 列上使用 pd.eval 计算算术表达式，如以下示例：

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

pd.eval 函数

pd.eval、df.eval 和 df.query 是用于计算 Pandas 中表达式的三个密切相关的函数。每个都有自己微妙的变化，但它们都遵循相似的语法规则和功能支持。

支持的功能：

• 算术运算
• 比较运算
• 布尔运算
• 列表和元组文字
• 属性访问
• 下标表达式
• 简单变量评估

语法规则：

表达式必须作为字符串传递，并遵循以下准则：

• 整个表达式是一个字符串
• 全局命名空间中的变量通过名称引用
• 通过属性访问器访问特定列
• 括号可用于覆盖运算符优先级

主要区别

pd.eval 与 df.eval

• 列访问： pd.eval 需要带有 DataFrame 索引的列名称，而 df.eval 允许直接访问列名称。
• 带有 DataFrame 的表达式： pd.eval 更适合数据帧范围的操作，而 df.eval 对特定 DataFrame 进行操作。

df.eval与 df.query

• 查询与评估： df.query 评估条件表达式并返回匹配的行。 df.eval 返回表达式本身的结果。
• 方便： df.query 通常对于查询来说更加简洁。

解决方案

要使用 pd.eval 解决原始挑战：

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

重新分配

要将表达式的结果分配回 df2，请使用目标参数：

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

在表达式中传递参数

要将 x 作为表达式字符串中的参数传递，请使用 @ 符号：

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

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