Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Menilai Ungkapan Aritmetik dalam Panda Menggunakan `pd.eval`?

Bagaimana untuk Menilai Ungkapan Aritmetik dalam Panda Menggunakan `pd.eval`?

DDD
DDDasal
2024-11-15 08:13:02165semak imbas

How to Evaluate Arithmetic Expressions in Pandas Using `pd.eval`?

Menilai Ungkapan Secara Dinamik daripada Formula dalam Panda

Cabaran

Nilai ungkapan aritmetik menggunakan pd.eval pada satu atau lebih lajur DataFrame, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut:

x = 5
df2['D'] = df1['A'] + (df1['B'] * x)

Fungsi pd.eval

pd.eval, df.eval dan df.query ialah tiga fungsi yang berkait rapat untuk menilai ungkapan dalam Panda. Setiap satu mempunyai variasi halusnya sendiri, tetapi semuanya mengikut peraturan sintaks dan sokongan ciri yang serupa.

Ciri Disokong:

  • Operasi aritmetik
  • Operasi perbandingan
  • Operasi Boolean
  • Senarai dan literal tuple
  • Akses atribut
  • Ungkapan subskrip
  • Penilaian pembolehubah mudah

Peraturan Sintaks:

Ungkapan mesti diluluskan sebagai rentetan, dengan garis panduan berikut:

  • Seluruh ungkapan ialah rentetan
  • Pembolehubah dalam ruang nama global dirujuk dengan namanya
  • Lajur khusus diakses melalui pengakses atribut
  • Kurungan boleh digunakan untuk mengatasi keutamaan operator

Perbezaan Utama

pd.eval lwn. df.eval

  • Akses Lajur: pd.eval memerlukan nama lajur dengan pengindeksan DataFrame, manakala df.eval membenarkan akses terus ke lajur nama.
  • Ungkapan dengan DataFrames: pd.eval lebih baik untuk operasi seluruh rangka data, manakala df.eval beroperasi pada DataFrames tertentu.

df.eval vs. df.query

  • Query vs. Evaluation: df.query menilai ungkapan bersyarat dan mengembalikan baris yang sepadan. df.eval mengembalikan hasil ungkapan itu sendiri.
  • Kemudahan: df.query secara amnya lebih ringkas untuk tujuan pertanyaan.

Penyelesaian

Untuk menyelesaikan cabaran asal menggunakan pd.eval:

x = 5
pd.eval("df1.A + (df1.B * x)")

Penugasan semula

Untuk menetapkan hasil ungkapan kembali ke df2, gunakan parameter sasaran:

pd.eval("D = df1.A + (df1.B * x)", target=df2)

Melalukan Argumen Di Dalam Ungkapan

Untuk menghantar x sebagai hujah dalam rentetan ungkapan, gunakan simbol @:

pd.eval("df1.A + (df1.B * @x)", local_dict={'x': x})

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menilai Ungkapan Aritmetik dalam Panda Menggunakan `pd.eval`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn