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]

Вычислять строковое выражение Python с использованием различных бэкэндов.

Поддерживаются следующие арифметические операции: +, -, *, /, **, %, // (только движок python) наряду со следующими булевыми операциями: | (или), & (и), и ~ (не). Кроме того, синтаксический анализатор '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 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’} Синтаксический анализатор для построения синтаксического дерева из выражения. По умолчанию 'pandas' анализирует код немного иначе, чем стандартный Python. В качестве альтернативы, вы можете проанализировать выражение с помощью синтаксического анализатора 'python' для сохранения строгой семантики Python. Подробнее см. документацию по улучшению производительности. engine : string or None, default ‘numexpr’, {‘python’, ‘numexpr’} Движок, используемый для вычисления выражения. Поддерживаемые движки: None : пытается использовать numexpr, переходит 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 может быть доступно больше бэкэндов. truediv : bool, optional Использовать ли истинное деление, как в Python >= 3 local_dict : dict or None, optional Словарь локальных переменных, взятых из locals() по умолчанию. global_dict : dict or None, optional Словарь глобальных переменных, взятых из globals() по умолчанию. 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 соответствующие атрибуты экземпляра DataFrame. level : int, optional Число предыдущих кадров стека для обхода и добавления в текущую область видимости. Большинству пользователей не нужно изменять этот параметр. target : object, optional, default None Это целевой объект для присваивания. Он используется, когда в выражении есть присваивание переменной. В этом случае target должен поддерживать присваивание элементов со строковыми ключами, а если возвращается копия, то он также должен поддерживать .copy(). inplace : bool, default False Если target предоставлен, и выражение изменяет target, нужно ли изменять target непосредственно. В противном случае верните копию target с изменением.
Возвращает:	ndarray, числовой скаляр, DataFrame, Series
Возможные ошибки:	ValueError Существует множество случаев, когда может быть поднята такая ошибка: target=None, но выражение многострочное. Выражение многострочное, но не все строки имеют присваивание элемента. Примером такой организации является это: a = b + 1 a + 2 Здесь есть выражения на разных строках, что делает его многострочным, но последняя строка не имеет переменной, присвоенной результату a + 2. inplace=True, но выражение пропущено присваивание элемента. Присваивание элемента предоставлено, но target не поддерживает присваивание элемента со строковым ключом. Присваивание элемента предоставлено, и inplace=False, но target не поддерживает метод .copy()

См. также

DataFrame.query

DataFrame.eval

Примечания

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

Подробнее см. документацию по улучшению производительности.