Python pandas.eval用法及代碼示例

用法: pandas.eval(expr, parser='pandas', engine=None, truediv=NoDefault.no_default, local_dict=None, global_dict=None, resolvers=(), level=0, target=None, inplace=False)

使用各種後端將 Python 表達式評估為字符串。

支持以下算術運算：+,-,*,/,**,%,//(僅限 Python 引擎)以及以下布爾運算：|(或者)，&(和)，和~(不是)。此外，'pandas'解析器允許使用and,or，和not與相應的位運算符具有相同的語義。pandas.Series和pandas.DataFrame對象被支持並且行為與普通的 ol' Python 評估一樣。

參數：

expr：str

要評估的表達式。該字符串不能包含任何 Python 語句，隻能包含 Python 表達式。

parser：{‘pandas’, ‘python’}，默認 ‘pandas’

用於從表達式構造語法樹的解析器。 'pandas' 的默認值解析代碼與標準 Python 略有不同。或者，您可以使用 'python' 解析器解析表達式以保留嚴格的 Python 語義。有關更多詳細信息，請參閱增強性能文檔。

engine：{‘python’, ‘numexpr’}，默認 ‘numexpr’

用於評估表達式的引擎。支持的引擎是

無：嘗試使用 numexpr ，回退到 python
'numexpr' ：此默認引擎使用評估 Pandas 對象
numexpr 用於在具有大幀的複雜表達式中大幅加速。
'python' ：執行操作就像您在頂部有 eval 'd
級別的Python。這個引擎通常沒那麽有用。

將來可能會提供更多後端。

truediv：布爾型，可選

是否使用真正的除法，例如 Python >= 3。

local_dict：dict 或 None，可選

局部變量字典，默認取自locals()。

global_dict：dict 或 None，可選

全局變量字典，默認取自globals()。

resolvers：dict-like 或無列表，可選

實現 __getitem__ 特殊方法的對象列表，可用於注入額外的命名空間集合以用於變量查找。例如，這在 query() 方法中用於注入引用其各自 DataFrame 實例屬性的 DataFrame.index 和 DataFrame.columns 變量。

level：整數，可選

要遍曆並添加到當前範圍的先前堆棧幀的數量。大多數用戶不需要更改此參數。

target：對象，可選，默認無

這是分配的目標對象。當表達式中有變量賦值時使用它。如果是這樣，那麽 target 必須支持使用字符串鍵進行項目分配，並且如果要返回副本，它還必須支持 .copy() 。

inplace：布爾值，默認為 False

如果提供了target，並且表達式改變了target，是否就地修改target。否則，返回帶有突變的target 的副本。

ndarray、數值標量、DataFrame、Series 或 None

評估給定代碼的完成值或 None 如果 inplace=True 。

拋出：

ValueError

有很多情況可以引發這樣的錯誤：

target=None ，但表達式是多行的。
表達式是多行的，但並非所有表達式都有項目分配。這種安排的一個例子是：

a = b + 1 a + 2

在這裏，不同的行上有表達式，使其成為多行，但最後一行沒有分配給 a + 2 輸出的變量。
inplace=True ，但表達式缺少項目分配。
提供了項目分配，但target 不支持字符串項目分配。
提供了項目分配和 inplace=False ，但 target 不支持 .copy() 方法

注意：

算術 % 操作中涉及的任何對象的 dtype 都遞歸地轉換為 float64 。

有關更多詳細信息，請參閱增強性能文檔。

例子：

>>> df = pd.DataFrame({"animal":["dog", "pig"], "age":[10, 20]})
>>> df
  animal  age
0    dog   10
1    pig   20

我們可以使用 pd.eval 添加一個新列：

>>> pd.eval("double_age = df.age * 2", target=df)
  animal  age  double_age
0    dog   10          20
1    pig   20          40

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.eval。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

拋出：

注意：

例子：