Python|熊猫dataframe.eval()

简介

dataframe.eval()是pandas中一个非常实用的函数，可以让我们在计算pandas DataFrame中的表达式时更加高效、方便。

通过dataframe.eval()，我们可以直接使用DataFrame中的列名进行计算，而无需使用繁琐的列选取语法。

此外，dataframe.eval()的计算速度相对较快，因为它使用了pandas内部优化的解析器，并且支持一些高级特性（如函数调用、布尔运算）。

基本用法

dataframe.eval()的基本用法非常简单，我们只需要传入一个字符串表达式即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})
df.eval('z = x + y', inplace=True)

上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用df.eval()计算了表达式x + y，并将结果存入了新列z中。注意，我们需要将inplace参数设置为True，以便直接修改原有的DataFrame。

高级用法

dataframe.eval()还支持一些高级用法，让我们可以更加灵活地处理数据。

使用@符号引用环境变量

有时候，我们会需要在表达式中引用一些外部变量。在dataframe.eval()中，我们可以使用@符号来引用当前环境中的变量：

x = 1
df.eval('z = x + y', inplace=True)

上述代码中，我们在表达式中引用了外部变量x。dataframe.eval()会自动将它作为当前环境中的变量来处理，并将表达式计算结果存入新列z中。

使用局部变量

除了引用全局变量外，我们还可以在表达式中使用局部变量。这可以通过在表达式中使用Python字典来实现：

df.eval('z = x + y', local_dict={'x': 1}, inplace=True)

上述代码中，我们使用了local_dict参数来传入一个Python字典，其中包含了我们需要使用的局部变量。在表达式中，我们可以直接使用字典中的变量。

使用Numexpr引擎

dataframe.eval()默认使用的是Python自带的解析器，如果计算复杂表达式时会存在较大的性能损失。为了解决这个问题，我们可以使用Numexpr引擎：

df.eval('z = x * y / (x + y)', engine='numexpr', inplace=True)

上述代码中，我们通过engine参数指定了使用numexpr引擎来计算表达式，以获得更加高效的性能。

总结

dataframe.eval()是pandas中一个非常实用的函数，它可以帮助我们更加高效地处理数据。在使用时，我们可以通过引用环境变量、使用局部变量和选择合适的计算引擎等方式，来充分利用这个函数的优势。