Python中的 pandas.eval()函数

简介

pandas.eval()是一个Pandas函数，用于实现DataFrame和Series的快速运算。与传统的Python运算方式不同，pandas.eval()函数有着更快的执行速度和更低的内存消耗。

用法

pandas.eval()函数具有以下语法：

pandas.eval(expr, inplace=False, **kwargs)

其中，expr参数是需要计算的表达式，可以是字符串或 Pandas 对象。inplace参数表示是否直接替换原来的对象。

pandas.eval()函数支持的操作符有：

• 算术运算 (+, -, *, /, //，%， divmod()，**, -())
• 比较运算 (<, >, <=, >=, ==, !=)
• 位运算 (&, |, ^, ~, <<, >>)
• 逻辑运算 (and, or, not)
• is/is not运算符
• in/not in运算符
• 索引 (obj[idx])
• 属性 (obj.attr)
• 字符串运算符 (+, *)
• 列表运算符 (in, not in)

示例

下面列举一些使用pandas.eval()函数的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建Series
s = pd.Series(np.random.randint(0, 1000, 10000))
# 计算s的平均值
result1 = pd.eval('s.mean()')
# 与普通方式对比
result2 = s.mean()
assert result1 == result2, f'{result1}!={result2}'

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 1000, (1000, 3)), columns=['A', 'B', 'C'])
# 计算df的平均值
result1 = pd.eval('(df.A + df.B) / df.C')
# 使用普通方式计算df的平均值
result2 = (df.A + df.B) / df.C
assert result1.equals(result2)

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 1000, (1000, 3)), columns=['A', 'B', 'C'])
# 计算满足条件的df的行数
result1 = pd.eval('df[(df.A < 500) & (df.B > 200)].count()')
# 使用普通方式计数
result2 = df[(df.A < 500) & (df.B > 200)].count()
assert (result1 == result2).all()

总结

pandas.eval()函数在处理Pandas对象时，具有更快的计算速度和更低的内存消耗。通过使用pandas.eval()函数，可以让代码更加简洁可读，提高代码的性能。