Pandas DataFrame 内で算術式を動的に評価するにはどうすればよいですか?

Pandas を使用して数式から式を動的に評価する

問題:

を使用して算術式を評価するpd.eval は、変数、演算子の優先順位、

答え:

1. pd.eval の使用

pd.eval(
    "df1.A + (df1.B * x)",
    local_dict={"x": 5},
    target=df2,
    parser="python",
    engine="numexpr",
)

引数:

• 式: 文字列として評価する式。
• local_dict: 辞書グローバル名前空間で定義されていない変数が含まれています。
• target: 結果を割り当てるデータフレーム。
• parser: に使用されるパーサーを指定します。式を解析します (pandas またはpython).
• engine: 式の評価に使用されるバックエンド (numexpr または python) を指定します。

2. df.eval の使用

df1.eval(
    "A + (B * @x)",
    target=df2,
    parser="python",
    engine="numexpr",
)

引数:

• df: 式が評価されるデータフレーム。
• expression: 文字列として評価する式。
• target:結果を割り当てるデータフレーム。
• parser: 式の解析に使用するパーサーを指定します (pandas または Python)。
• engine: 式の評価に使用するバックエンドを指定します (numexpr または Python)。 .

3. pd.eval と df.eval の違い

• pd.eval は任意のオブジェクトの式を評価しますが、df.eval は特にデータフレームの式を評価します。
• df.eval には混乱を避けるために列名の前にアットマーク (@) を付けますが、pd.eval ではそうします。
• df.eval は代入を伴う複数行の式を処理できますが、pd.eval は処理できません。

補足:

• 式が二重引用符で囲まれていることを確認してください。
• x = 5 は値 5 を割り当てます。グローバル名前空間の変数 x に代入します。Python の演算子の優先順位ルールや複雑な式を扱う場合は、
• parser='python' をお勧めします。
• target=df2 は、結果が指定されたものに割り当てられることを保証します。 dataframe.
• engine='numexpr' は、最適化された numexpr エンジンを利用して改善されています。パフォーマンス。
• inplace=True を使用して、元のデータフレームをその場で変更できます。
• df.query は条件式にも使用でき、指定された基準を満たす行を返します。

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