pandas.DataFrame.eval

DataFrame.eval(expr, inplace=False, **kwargs) [source]

Оцените строку, описывающую операции над столбцами DataFrame.

Операции выполняются только над столбцами, а не над конкретными строками или элементами. Это позволяет eval выполнить произвольный код, что может сделать вас уязвимыми к инъекции кода, если вы передаёте в эту функцию пользовательский ввод.

Параметры:	expr : str Строка выражения для оценки. inplace : bool, по умолчанию False Если выражение содержит присваивание, то выполняется ли операция на месте и изменяется ли существующий DataFrame. В противном случае возвращается новый DataFrame. Добавлена в версии 0.18.0. kwargs : dict См. документацию для eval() для получения подробной информации о ключевых словах, принимаемых query().
Возвращает:	ndarray, скаляр или pandas объект Результат оценки.

См. также

DataFrame.query

Оценивает булево выражение для запроса столбцов фрейма.

DataFrame.assign

Может оценить выражение или функцию для создания новых значений столбца.

pandas.eval

Оценить строку выражения Python с использованием различных бэкэндов.

Примечания

Для получения более подробной информации см. документацию API для eval(). Для подробных примеров см. улучшение производительности с eval.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6), 'B': range(10, 0, -2)})
>>> df
   A   B
0  1  10
1  2   8
2  3   6
3  4   4
4  5   2
>>> df.eval('A + B')
0    11
1    10
2     9
3     8
4     7
dtype: int64

Присваивание разрешено, хотя по умолчанию исходный DataFrame не изменяется.

>>> df.eval('C = A + B')
   A   B   C
0  1  10  11
1  2   8  10
2  3   6   9
3  4   4   8
4  5   2   7
>>> df
   A   B
0  1  10
1  2   8
2  3   6
3  4   4
4  5   2

Используйте inplace=True для изменения исходного DataFrame.

>>> df.eval('C = A + B', inplace=True)
>>> df
   A   B   C
0  1  10  11
1  2   8  10
2  3   6   9
3  4   4   8
4  5   2   7