pandas.DataFrame.eval

DataFrame.eval(self, 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 уязвимым к атакам с внедрением кода, если вы передаете входные данные пользователя в эту функцию.

Параметры:	expr : str Строка выражения для оценки. inplace : bool, default False Если выражение содержит присваивание, то операция выполняется inplace и изменяет 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 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 для столбца.

eval

Оценивает строку 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