此篇是pandas中Expression evaluation via eval()部分的学习笔记。 顶层函数pandas.eval()实现了对Series和DataFrame对象的表达式计算。 为了使用eval(),需要安装numexpr。 使用eval()进行计算相比较纯python来说有两大益处: 对大的DataFrame对象进行计算更有效率。 在底层引擎的支持下,数字和布尔运算只会被计算一次。
formula_str = '(math.sqrt((row.msr01*100)+7))' 然后我将其应用于pandas数据帧,如下所示 data_frame['msr002'] = data_frame.apply(lambda row: eval(formula_str), axis=1) 在我在计算中使用的列中用NaN输入数据之前,这一直很有效。我注意到,当这种情况发生时,我会得到这样一个画面作为回报。 dim...
pandas.eval()函数在 Python 中原文:https://www . geesforgeks . org/pandas-eval-function-in-python/ 此方法用于使用各种后端将 Python 表达式评估为字符串。它返回数组、数值标量、数据帧、序列。语法: pandas.eval(expr,parser='pandas ',engine=None,truediv=True,local_dict=None,global_dict=None,...
百度试题 结果1 题目Pandas中的函数eval()能够将字符串对象转化为有效的表达式。在DataFrame大于10000行使用eval()时,计算性能会得到明显提升。相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
问如何在pandas数据帧中使用ast.literal_eval并处理异常ENimport pandas as pd #生成异常数据 df=pd....