Pandas 使用不包括 NaNs 的 eval 转换器 - Python

Pandas 是 Python 编程语言的一个软件库，用于数据操作和数据分析。Pandas 的 eval 转换器能够为包含大量数据的 DataFrame 对象提供高效的计算方法。在 Pandas 中，eval 转换器能够在原地执行数组和标量表达式，并返回结果。Pandas 的 eval 转换器还提供了一种简化表达式运算的方法，而且该方法不包括缺失值 NaNs。

使用 Pandas 的 eval 转换器

使用 Pandas 的 eval 转换器，需要先将数据加载到 Pandas 的 DataFrame 对象中。以下是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
print(df.eval('a + b - c'))

输出结果：

0   -2
1   -1
2    0
dtype: int64

在 eval 中，表达式 a + b - c 表示 DataFrame 中每行 a 列的值加上 b 列的值，再减去 c 列的值。

使用 Pandas 的 eval 转换器进行连续计算

eval 转换器还允许执行连续计算。以下是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
print(df.eval("a < b < c"))

输出结果：

0    False
1    False
2    False
dtype: bool

在 eval 中，表达式 a < b < c 表示 DataFrame 中每行 a 列的值小于 b 列的值，而且 b 列的值小于 c 列的值。

使用 Pandas 的 eval 转换器进行复杂计算

eval 转换器可以执行任何支持运算符的 Python 表达式。以下是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
print(df.eval("(a + b) * c"))

输出结果：

0    35
1    48
2    63
dtype: int64

在 eval 中，表达式 (a + b) * c 表示 DataFrame 中每行 a 列的值加上 b 列的值，再乘以 c 列的值。

Pandas 的 eval 转换器与 NumPy 的 ufunc 协同工作

eval 转换器可以与 NumPy 的 ufunc 协同工作，支持数组广播功能。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(3), 'y': np.random.randn(3)})
print(df.eval('np.abs(x) + np.abs(y)'))

输出结果：

0    2.607965
1    0.837444
2    0.365211
dtype: float64

在 eval 中，表达式 np.abs(x) + np.abs(y) 表示 DataFrame 中每行 x 列和 y 列的值分别取绝对值后相加。

注意

需要注意的是，eval 中的表达式应该被限制在纯 Python 表达式，以免安全漏洞被误用。并且，简化代码的同时也要确保代码可读性和可维护性。