`pd.eval`을 사용하여 Pandas에서 산술 표현식을 평가하는 방법은 무엇입니까?

Pandas의 수식에서 표현식을 동적으로 평가

도전

다음과 같이 하나 이상의 DataFrame 열에서 pd.eval을 사용하여 산술 표현식을 평가합니다. 다음 예:

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

pd.eval 함수

pd.eval, df.eval 및 df.query는 Pandas에서 표현식을 평가하는 데 밀접하게 관련된 세 가지 함수입니다. 각각 미묘한 변형이 있지만 모두 비슷한 구문 규칙과 기능 지원을 따릅니다.

지원되는 기능:

• 산술 연산
• 비교 연산
• 부울 연산
• 목록 및 튜플 리터럴
• 속성 액세스
• 아래 첨자 표현식
• 간단한 변수 평가

구문 규칙:

표현식은 다음 지침에 따라 문자열로 전달되어야 합니다.

• 전체 표현식은 문자열입니다
• 전역 네임스페이스의 변수는 이름으로 참조됩니다
• 특정 열은 속성 접근자를 통해 액세스됩니다
• 괄호를 사용하여 연산자 우선 순위를 재정의할 수 있습니다

주요 차이점

pd.eval과 df.eval

• 열 액세스: pd.eval에는 DataFrame 인덱싱이 포함된 열 이름이 필요하지만 df.eval은 열에 대한 직접 액세스를 허용합니다. names.
• DataFrame을 사용한 표현식: pd.eval은 데이터프레임 전체 작업에 더 적합하고, df.eval은 특정 DataFrame에서 작동합니다.

df.eval vs. df.query

• 쿼리 vs. 평가: df.query는 조건식을 평가하고 일치하는 행을 반환합니다. df.eval은 표현식 자체의 결과를 반환합니다.
• 편의성: df.query는 일반적으로 쿼리 목적에 더 간결합니다.

해결책

pd.eval을 사용하여 원래 문제를 해결하려면:

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

재할당

식의 결과를 다시 df2에 할당하려면 대상 매개변수를 사용하세요.

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

식 내부에서 인수 전달

x를 표현식 문자열 내에서 인수로 전달하려면 @ 기호를 사용하세요.

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

위 내용은 `pd.eval`을 사용하여 Pandas에서 산술 표현식을 평가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!