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 выполнять произвольный код, что может сделать вас уязвимыми к инъекциям кода, если вы передадите пользовательский ввод в эту функцию.

Параметры:	expr : str Строка выражения для оценки. inplace : bool, default False Если выражение содержит присваивание, нужно ли выполнять операцию непосредственно и изменять существующий DataFrame. В противном случае возвращается новый DataFrame. Новое в версии 0.18.0. kwargs : dict См. документацию для eval() для получения полной информации о ключевых аргументах, принимаемых query().
Возвращает:	ndarray, скаляр или объект pandas Результат оценки.

См. также

DataFrame.query

Вычисляет булево выражение для запроса столбцов фрейма.

DataFrame.assign

Может вычислить выражение или функцию для создания новых значений для столбца.

pandas.eval

Оценивает строковое представление выражения Python с использованием различных бэкэндов.

Примечания

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