python数据科学手册 高性能pandas:eval()与query()

在Python数据科学手册中，作者介绍了一种用于高性能数据处理的工具，即pandas库中的eval()和query()函数。

eval()函数是一个类似于NumPy的表达式求值器，它可以对pandas对象进行快速的元素级操作。使用eval()函数可以实现一些复杂的操作，例如用简洁的表达式计算新的列，并将结果赋值给数据框。eval()函数的一个重要优势是它会尽量使用动态编译来加速计算，因此在处理大型数据集时具有很高的性能。

query()函数是pandas库中的另一个强大的工具，它可以根据一些条件来过滤数据。使用query()函数可以将过滤条件直接传递给数据框，从而减少了编写大量条件语句的繁琐过程。query()函数通过使用字符串表达式来执行筛选操作，并且会对表达式进行高效解析和求值。这使得query()函数比传统的基于NumPy的过滤操作更加高效。

eval()和query()函数的使用都可以极大地提高数据处理的效率。通过使用简洁的表达式和字符串查询语句，我们可以轻松地对pandas对象进行转换和过滤操作。这两个函数的性能优势使得它们在处理大型数据集和复杂操作时表现出色。因此，对于需要进行高性能数据处理的数据科学工作者来说，学习和掌握eval()和query()函数是非常有意义的。