pandas.eval

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

Вычислить строковое выражение Python с использованием различных бэкэндов.

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

Параметры:	expr : str or unicode Выражение для вычисления. Эта строка не может содержать никаких операторов Python операторов, только выражения Python выражений. parser : string, default ‘pandas’, {‘pandas’, ‘python’} Парсер, используемый для построения синтаксического дерева из выражения. По умолчанию 'pandas' анализирует код немного иначе, чем стандартный Python. В качестве альтернативы вы можете использовать парсер 'python', чтобы сохранить строгую семантику Python. Подробности см. в документации улучшение производительности. engine : string or None, default ‘numexpr’, {‘python’, ‘numexpr’} Движок, используемый для вычисления выражения. Поддерживаемые движки: None : пытается использовать numexpr, возвращается к python 'numexpr': This default engine evaluates pandas objects using numexpr для значительного ускорения сложных выражений с большими фреймами. 'python': Performs operations as if you had eval’d in top уровень python. Этот движок, как правило, не так полезен. В будущем могут быть доступны другие бэкэнды. truediv : bool, optional Использовать ли истинное деление, как в Python >= 3 local_dict : dict or None, optional Словарь локальных переменных, взятый по умолчанию из locals() global_dict : dict or None, optional Словарь глобальных переменных, взятый по умолчанию из globals() resolvers : list of dict-like or None, optional Список объектов, реализующих метод __getitem__, который можно использовать для вставки дополнительного набора пространств имен для поиска переменных. Например, это используется в методе query() для вставки переменных DataFrame.index и DataFrame.columns, которые ссылаются на атрибуты экземпляра DataFrame соответственно. level : int, optional Количество предыдущих фреймов стека для прохождения и добавления в текущую область видимости. Большинству пользователей не нужно изменять этот параметр. target : object, optional, default None Это целевой объект для присваивания. Используется при наличии присваивания переменной в выражении. В таком случае target должен поддерживать присваивание элементов со строковыми ключами, и если возвращается копия, он также должен поддерживать .copy(). inplace : bool, default False Если target предоставлен, и выражение изменяет target, изменять target на месте. В противном случае вернуть копию target с произведенным изменением.
Возвращает:	ndarray, числовой скаляр, DataFrame, Series
Возможные исключения:	ValueError Существует много случаев, когда может быть возбуждено такое исключение: target=None, но выражение многострочное. Выражение многострочное, но не все они имеют присваивание элемента. Примером такой структуры является: a = b + 1 a + 2 Здесь выражения находятся на разных строках, делая их многострочными, но последняя строка не имеет переменной, присвоенной результату a + 2. inplace=True, но выражение отсутствует присваивание элемента. Присваивание элемента предоставлено, но target не поддерживает присваивание элементов со строковыми ключами. Присваивание элемента предоставлено и inplace=False, но target не поддерживает метод .copy()

См. также

pandas.DataFrame.query, pandas.DataFrame.eval

Примечания

Тип любых объектов, участвующих в арифметической % операции, рекурсивно преобразуется к float64.

См. документацию улучшение производительности для получения дополнительной информации.