pandas.eval

pandas.eval(expr, parser='pandas', engine=None, truediv=True, local_dict=None, global_dict=None, resolvers=(), level=0, target=None, inplace=None) [source]

Оценить строковое выражение Python с использованием различных бэкэндов.

Поддерживаются следующие арифметические операции: +, -, *, /, **, %, // (только движок python) наряду со следующими логическими операциями: | (или), & (и), и ~ (не). Кроме того, парсер 'pandas' позволяет использовать and, or и not с той же семантикой, что и соответствующие побитовые операторы. Series и DataFrame объекты поддерживаются и ведут себя так же, как и при обычной оценке в Python.

Параметры:

expr : str или unicode Выражение для оценки. Эта строка не может содержать никаких Python операторов, только Python выражения. parser : строка, по умолчанию ‘pandas’, {‘pandas’, ‘python’} Парсер, используемый для построения синтаксического дерева из выражения. По умолчанию 'pandas' анализирует код немного по-другому, чем стандартный Python. В качестве альтернативы, вы можете использовать парсер 'python', чтобы сохранить строгую семантику Python. Подробнее см. документацию повышения производительности. engine : строка или None, по умолчанию ‘numexpr’, {‘python’, ‘numexpr’} Движок, используемый для оценки выражения. Поддерживаемые движки: None : пытается использовать numexpr, переключается на python 'numexpr': This default engine evaluates pandas objects using numexpr для больших ускорений при сложных выражениях с большими кадрами. 'python': Performs operations as if you had eval‘d in top уровень python. Этот движок, как правило, не так полезен. В будущем может быть доступно больше бэкэндов. truediv : bool, необязательно Использовать ли истинное деление, как в Python >= 3 local_dict : dict или None, необязательно Словарь локальных переменных, по умолчанию из locals(). global_dict : dict или None, необязательно Словарь глобальных переменных, по умолчанию из globals(). resolvers : список объектов-словарей или None, необязательно Список объектов, реализующих метод __getitem__, который вы можете использовать для вставки дополнительного набора пространств имен для поиска переменных. Например, это используется в методе query() для вставки переменных index и columns, которые ссылаются на соответствующие атрибуты экземпляра DataFrame. level : int, необязательно Количество предыдущих кадров стека для обхода и добавления в текущую область видимости. Большинству пользователей не нужно изменять этот параметр. target : целевой объект для присваивания, необязательно, по умолчанию None по сути, это переданный резолвер inplace : bool, по умолчанию True Если выражение изменяет объект, то изменить объект на месте или вернуть копию с изменениями. ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: inplace=None в настоящее время переключается на True, но в будущей версии по умолчанию будет False. Используйте inplace=True явно, а не полагайтесь на значение по умолчанию.

Возвращает:

ndarray, числовой скаляр, DataFrame, Series

См. также

pandas.DataFrame.query, pandas.DataFrame.eval

Примечания

Типы данных любых объектов, участвующих в арифметической % операции, рекурсивно преобразуются к float64.

См. документацию повышения производительности для получения дополнительных сведений.