pandas中eval()函数的用法
时间: 2023-10-01 09:07:55 浏览: 85
pandas中的eval()函数可以将字符串形式的表达式转换为有效的Python代码并进行计算,可以提高计算效率。
eval()函数的用法如下:
```python
DataFrame.eval(expr, inplace=False, **kwargs)
```
参数说明:
- expr:需要计算的表达式,可以是一个字符串,也可以是一个Series或DataFrame对象。
- inplace:是否在原DataFrame上进行计算,默认为False。
- kwargs:可选参数,可以用于传递变量和函数。
示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (5, 5)), columns=list('ABCDE'))
# 计算表达式
df.eval('F = A + B', inplace=True)
print(df)
# 使用变量和函数
x = 5
df.eval('G = C + @x', inplace=True)
df.eval('H = D * E', inplace=True)
df.eval('I = np.sin(F) + np.cos(G)', inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C D E F
0 5 9 5 4 5 14
1 5 4 4 3 1 9
2 2 2 2 8 7 4
3 1 1 8 9 2 2
4 8 7 0 5 1 15
A B C D E F G H I
0 5 9 5 4 5 14 10 20 0.702596
1 5 4 4 3 1 9 9 3 -0.142315
2 2 2 2 8 7 4 7 56 -0.236553
3 1 1 8 9 2 2 10 18 1.749894
4 8 7 0 5 1 15 5 5 0.709062
```
在第一个示例中,使用eval()函数计算了表达式'A + B'并将结果存储在新的列'F'中。
在第二个示例中,使用了变量'x'和函数'np.sin()'和'np.cos()',并将结果存储在新的列'G'、'H'和'I'中。其中,'@'符号用于引用变量'x'。