df.eval('C2 = Q2 + Q3')#计算a =df.Q1.mean() df.eval("C3 = `Q3`+@a")#使用变量df.eval("C3 = Q2 > (`Q3`+@a)")#加一个布尔值df.eval('C4 = name + team', inplace=True)#立即生效
df.assign(C=[1,2,3,4]) #指定序列数据 df.assign(C=df.A+df.B) #根据已知列数据计算 eval eval执行类似SQL语法中的计算,对已知列执行一定的计算时可用eval完成适用于数据量大的时候,效率会非常高。 import numpy as np import pandas as pd data = {'A':[12,13,14,15],'B':[22,23,24,25]...
>>>df.assign(temp_f=lambda x:x['temp_c']*9/5+32,...temp_k=lambda x:(x['temp_f']+459.67)*5/9)temp_c temp_f temp_k Portland17.062.6290.15Berkeley25.077.0298.15 1.2. eval() eval()是pandas里的顶层函数,有着很牛批的作用。我们在之前《推荐几个好用的python内置函数》里关于字符串操作...
# df.eval()用法与df.query类似df[df.eval("Q1 > 90 > Q3 >10")] df[df.eval("Q1 > `Q2`+@a")] 6、筛选df.filter() df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1...
df.eval与df.query类似,也可以用于表达式筛选。 # df.eval用法与df.query类似 df[df.eval("Q1 > 90 > Q3 >10")] df[df.eval("Q1 > `Q2`+@a")] 6、筛选df.filterdf.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列 df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列 ...
pandas.eval在官方文档中提示到的有点是执行高效率,同时可以使用字符串表达式进行计算,那么对于一些数学校验来说,是十分方便的。 df = pd.DataFrame(dict(a=range(5), b=range(5, 10))) df.loc[0,'a'] = np.nan df.eval("""c = a + b ...
关于pandas.eval使用的一些问题。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.eval(""" c=a+b d=a+b+c a=1f=(c>5)or(d>9)""",inplace=False) 可以方便的得出校验。但是在使用中有以下问题: 1、NAN值问题,NAN值会无法计算。因此执行前,需要先替换掉NAN值....
这种方法没有解析到最细粒度。因为是dataframe类型,所以用的是tmp_df.loc['班主任','value'] 方法3:Series+concat frame3=pd.DataFrame() for i in range(df.shape[0]): tmp_df=pd.DataFrame(eval(df.loc[i,'学生信息']).items(),columns=['key','value']) ...
2、eval表达式中也支持调用函数执行复杂计算。 三、query 这应该是最近使用最为频繁的一个接口了,pandas中虽然也提供了多种数据筛选方式,例如loc中增加表达式、或者直接用df[df[]……]等等,但总觉得用起来不够优雅,尤其是要写两遍df以及[]等等,此时如果灵活运用query函数,那么会便捷不少。尤其是query也是类似于SQL...
df.query("B B == 3")# error df.query("`B B` == 3")# right 用法二:结合 DataFrame 之外的其他对象进行操作 query和eval方法还能有效将数据同非 DataFrame 之外的变量进行结合并操作,只需要在表达式字符串中加入@符号,就像这样: sepal_len, petal_len =...