Python-使用pd.eval（）在熊猫中进行动态表达评估
给定两个数据框
np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))
df1
A B C D
0 5 0 3 3
1 7 9 3 5
2 2 4 7 6
3 8 8 1 6
4 7 7 8 1
df2
A B C D
0 5 9 8 9
1 4 3 0 3
2 5 0 2 3
3 8 1 3 3
4 3 7 0 1
我想使用对一列或多列进行算术运算pd.eval。具体来说，我想移植以下代码：
x = 5
df2['D'] = df1['A'] + (df1['B'] * x)
…使用进行编码eval。使用的原因eval是我想自动执行许多工作流程，因此动态创建它们对我很有用。
我试图更好地理解engine和parser参数，以确定如何最好地解决我的问题。我已经浏览了文档，但是对我而言，区别并不明显。
- 应该使用什么参数来确保我的代码以最高性能工作？
- 有没有一种方法可以将表达式的结果赋值给df2？
- 另外，为了使事情更复杂，如何x在字符串表达式中作为参数传递？
-
这个答案潜入各种特性和功能的提供
pd.eval，df.query和df.eval。设置
示例将涉及这些DataFrame（除非另有说明）。np.random.seed(0) df1 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD')) df2 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD')) df3 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD')) df4 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))pandas.eval -《失踪手册》
注意
在所讨论的三个功能中，pd.eval最为重要。df.eval并在幕后df.query打电话pd.eval。行为和用法在这三个功能上或多或少是一致的，有些语义上的细微变化将在后面强调。本节将介绍所有这三个功能共有的功能-包括（但不限于）允许的语法，优先级规则和关键字参数。pd.eval可以评估由变量和/或文字组成的算术表达式。这些表达式必须作为字符串传递。因此，要回答上述问题，你可以
x = 5 pd.eval("df1.A + (df1.B * x)")这里要注意一些事情：
- 整个表达式是一个字符串
df1，df2和x引用全局命名空间中的变量，这些变量是eval在解析表达式时通过选择的- 使用属性访问器索引访问特定的列。你也可以使用
"df1['A'] + (df1['B'] * x)"达到相同的效果。
我将在解释以下target=...属性的部分中讨论重新分配的特定问题。但是现在，这是使用以下命令进行有效操作的更简单示例pd.eval：
pd.eval("df1.A + df2.A") # Valid, returns a pd.Series object pd.eval("abs(df1) ** .5") # Valid, returns a pd.DataFrame object…等等。还以相同方式支持条件表达式。下面的语句都是有效表达式，将由引擎进行评估。
pd.eval("df1 > df2") pd.eval("df1 > 5") pd.eval("df1 < df2 and df3 < df4") pd.eval("df1 in [1, 2, 3]") pd.eval("1 < 2 < 3")可以在文档中找到详细列出所有受支持的功能和语法的列表。综上所述，
- 除左移
（<<）和右移（>>）运算符外的算术运算，例如df + 2 * pi / s ** 4 % 42-the_golden_ratio - 比较操作，包括链式比较，例如 2 < df < df2
- 布尔运算（例如
df < df2 and df3 < df4或）not df_bool list和tuple文字（例如[1, 2]或）(1, 2) - 属性访问，例如
df.a - 下标表达式，例如
df[0] - 简单的变量求值，例如，
pd.eval('df')（这不是很有用） - 数学函数：sin，cos，exp，log，expm1，log1p，sqrt，sinh，cosh，tanh，arcsin，arccos，arctan，arcosh，arcsinh，arctanh，abs和arctan2。
文档的此部分还指定了不支持的语法规则，包括set/ dict文字，if-else语句，循环和理解以及生成器表达式。
从列表中可以明显看出，你还可以传递涉及索引的表达式，例如
pd.eval('df1.A * (df1.index > 1)')解析器选择：parser=…参数
pd.eval解析表达式字符串以生成语法树时，支持两种不同的解析器选项：pandas和python。两者之间的主要区别通过稍有不同的优先级规则突出显示。使用默认解析器
pandas，重载的逐位运算符&以及|与pandas对象实现向量化AND和OR的运算符的优先级与and和or。所以，pd.eval("(df1 > df2) & (df3 < df4)")将与
pd.eval("df1 > df2 & df3 < df4") # pd.eval("df1 > df2 & df3 < df4", parser='pandas')而且也一样
pd.eval("df1 > df2 and df3 < df4")在此，括号是必需的。通常，要这样做，需要使用parens来覆盖按位运算符的更高优先级：
(df1 > df2) & (df3 < df4)没有那个，我们最终会
df1 > df2 & df3 < df4 ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().parser='python'如果要在评估字符串时保持与python实际运算符优先级规则的一致性，请使用。pd.eval("(df1 > df2) & (df3 < df4)", parser='python')两种类型的解析器之间的另一个区别是带有
list和tuple节点的==and!=运算符的语义，在使用解析器时，它们的语义分别与in和相似。例如，not in'pandas'pd.eval("df1 == [1, 2, 3]")有效，并将以与以下相同的语义运行
pd.eval("df1 in [1, 2, 3]")OTOH，pd.eval(“df1 == [1, 2, 3]”, parser=’python’)将引发NotImplementedError错误。
后端选择：engine=…参数
有两个选项-
numexpr（默认）和python。该numexpr选项使用为性能优化的numexpr后端。使用’python’后端，对表达式的评估类似于仅将表达式传递给python的eval函数。你可以灵活地执行更多内部表达式，例如字符串操作。
df = pd.DataFrame({'A': ['abc', 'def', 'abacus']}) pd.eval('df.A.str.contains("ab")', engine='python') 0 True 1 False 2 True Name: A, dtype: bool不幸的是，这种方法没有提供比numexpr引擎更好的性能优势，并且几乎没有安全措施可确保不评估危险的表达式，因此请自担风险使用！’python’除非你知道自己在做什么，否则通常不建议将此选项更改为。
local_dict和global_dict论点
有时，为表达式中使用的变量提供值很有用，但当前尚未在名称空间中定义变量。你可以将字典传递给
local_dict例如，
pd.eval("df1 > thresh") UndefinedVariableError: name 'thresh' is not defined由于thresh未定义，因此失败。但是，这可行：
pd.eval("df1 > thresh", local_dict={'thresh': 10})当你有要从字典提供的变量时，这很有用。另外，使用’python’引擎，你可以简单地执行以下操作：
mydict = {'thresh': 5} # Dictionary values with *string* keys cannot be accessed without # using the 'python' engine. pd.eval('df1 > mydict["thresh"]', engine='python')但是，这将可能是很多比使用较慢的
'numexpr'发动机和传递一个字典local_dict或global_dict。希望这应该为使用这些参数提供令人信服的论据。target（+ inplace）参数，并赋值表达式
这通常不是必需的，因为通常有更简单的方法可以执行此操作，但是你可以将结果分配给
pd.eval实现__getitem__诸如dicts和（猜对了）DataFrames的对象。考虑问题中的例子
x = 5 df2['D'] = df1['A'] + (df1['B'] * x)要将列“ D”分配给df2，
pd.eval('D = df1.A + (df1.B * x)', target=df2) A B C D 0 5 9 8 5 1 4 3 0 52 2 5 0 2 22 3 8 1 3 48 4 3 7 0 42这不是就地修改df2（但可以…继续阅读）。考虑另一个示例：
pd.eval('df1.A + df2.A') 0 10 1 11 2 7 3 16 4 10 dtype: int32例如，如果你想将此分配回一个
DataFrame，则可以使用target如下参数：df = pd.DataFrame(columns=list('FBGH'), index=df1.index) df F B G H 0 NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN NaN 2 NaN NaN NaN NaN 3 NaN NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN NaN df = pd.eval('B = df1.A + df2.A', target=df) # Similar to # df = df.assign(B=pd.eval('df1.A + df2.A')) df F B G H 0 NaN 10 NaN NaN 1 NaN 11 NaN NaN 2 NaN 7 NaN NaN 3 NaN 16 NaN NaN 4 NaN 10 NaN NaN如果要在上执行就地突变df，请设置inplace=True。
pd.eval('B = df1.A + df2.A', target=df, inplace=True) # Similar to # df['B'] = pd.eval('df1.A + df2.A') df F B G H 0 NaN 10 NaN NaN 1 NaN 11 NaN NaN 2 NaN 7 NaN NaN 3 NaN 16 NaN NaN 4 NaN 10 NaN NaN如果
inplace设置为没有目标，ValueError则引发a。尽管该
target参数很有趣，但你几乎不需要使用它。如果要使用进行此操作
df.eval，则可以使用涉及赋值的表达式：df = df.eval("B = @df1.A + @df2.A") # df.eval("B = @df1.A + @df2.A", inplace=True) df F B G H 0 NaN 10 NaN NaN 1 NaN 11 NaN NaN 2 NaN 7 NaN NaN 3 NaN 16 NaN NaN 4 NaN 10 NaN NaN注意的
一种pd.eval意外用途是以与以下方式非常相似的方式解析文字字符串ast.literal_eval：pd.eval("[1, 2, 3]") array([1, 2, 3], dtype=object)它还可以使用’python’引擎解析嵌套列表：
pd.eval("[[1, 2, 3], [4, 5], [10]]", engine='python') [[1, 2, 3], [4, 5], [10]]以及字符串列表：
pd.eval(["[1, 2, 3]", "[4, 5]", "[10]"], engine='python') [[1, 2, 3], [4, 5], [10]]但是，问题在于长度大于100的列表：
pd.eval(["[1]"] * 100, engine='python') # Works pd.eval(["[1]"] * 101, engine='python') AttributeError: 'PandasExprVisitor' object has no attribute 'visit_Ellipsis'有关此错误，原因，修复和解决方法的更多信息，请参见此处。
DataFrame.eval-与并置pandas.eval
如上所述，在后台df.eval调用pd.eval。的v0.23源代码示出了该：def eval(self, expr, inplace=False, **kwargs): from pandas.core.computation.eval import eval as _eval inplace = validate_bool_kwarg(inplace, 'inplace') resolvers = kwargs.pop('resolvers', None) kwargs['level'] = kwargs.pop('level', 0) + 1 if resolvers is None: index_resolvers = self._get_index_resolvers() resolvers = dict(self.iteritems()), index_resolvers if 'target' not in kwargs: kwargs['target'] = self kwargs['resolvers'] = kwargs.get('resolvers', ()) + tuple(resolvers) return _eval(expr, inplace=inplace, **kwargs)eval创建参数，进行一些验证，然后将参数传递给pd.eval。有关更多信息，你可以继续阅读：何时使用
DataFrame.eval（）与pandas.eval（）或python eval（）用法差异
具有DataFrames v / s系列表达式的表达式
对于与整个DataFrame相关的动态查询，你应该首选pd.eval。例如，没有简单的方法来指定pd.eval(“df1 + df2”)调用df1.eval或时的等效项df2.eval。指定列名
另一个主要区别是如何访问列。例如，要在中添加两列“ A”和“ B” df1，则可以pd.eval使用以下表达式进行调用：
pd.eval("df1.A + df1.B")使用df.eval，只需提供列名称：
df1.eval("A + B")因为在的上下文中df1，很明显“ A”和“ B”是指列名。
你还可以使用引用索引和列index（除非命名索引，否则将使用名称）。
df1.eval("A + index")或者，更一般地，对于具有1或更多级的索引数据帧的任何，可以参考第k 个使用变量索引的水平在表达
“ilevel_k”表示“ 我ndex在等级k”。IOW，上面的表达式可以写成df1.eval("A + ilevel_0")。这些规则也适用于
query。在本地/全局命名空间中访问变量
表达式内提供的变量必须以“ @”符号开头，以避免与列名混淆。A = 5 df1.eval("A > @A")同样的道理query。
不用说，你的列名必须遵循
python中有效标识符命名的规则，以便在内部访问eval。有关命名标识符的规则列表，请参见此处。多行查询和分配
一个鲜为人知的事实是eval支持处理分配的多行表达式。例如，要基于某些列上的某些算术运算在df1中创建两个新列“ E”和“ F”，并基于先前创建的“ E”和“ F”来创建第三列“ G”，我们可以
df1.eval(""" E = A + B F = @df2.A + @df2.B G = E >= F """) A B C D E F G 0 5 0 3 3 5 14 False 1 7 9 3 5 16 7 True 2 2 4 7 6 6 5 True 3 8 8 1 6 16 9 True 4 7 7 8 1 14 10 True真漂亮 但是，请注意，此功能不受支持
query。evalv / s- query最终词
它有助于将
df.query其pd.eval视为用作子例程的函数。通常，
query（顾名思义）用于评估条件表达式（即产生True / False值的表达式）并返回与True结果相对应的行。然后将表达式的结果传递给loc（在大多数情况下）以返回满足表达式的行。根据文档，该表达式的求值结果首先传递给
DataFrame.loc，如果由于多维键（例如，DataFrame）而失败，则结果将传递给DataFrame.__getitem__()。此方法使用顶级
pandas.eval()函数评估传递的查询。在相似的条件，
query并df.eval在他们如何访问列名和变量都一样。如上所述，两者之间的主要区别在于它们如何处理表达式结果。当你实际上通过这两个函数运行表达式时，这一点变得显而易见。例如，考虑
df1.A 0 5 1 7 2 2 3 8 4 7 Name: A, dtype: int32 df1.B 0 9 1 3 2 0 3 1 4 7 Name: B, dtype: int32要获取其中所有
“ A”> =“ B”的行df1，我们将使用eval以下代码：m = df1.eval("A >= B") m 0 True 1 False 2 False 3 True 4 True dtype: boolm表示通过评估表达式“ A> = B”生成的中间结果。然后，我们使用蒙版进行过滤df1：df1[m] # df1.loc[m] A B C D 0 5 0 3 3 3 8 8 1 6 4 7 7 8 1但是，使用
query，中间结果“ m”直接传递给loc，因此使用query，你只需要执行df1.query("A >= B") A B C D 0 5 0 3 3 3 8 8 1 6 4 7 7 8 1在性能方面，它是完全相同的。
df1_big = pd.concat([df1] * 100000, ignore_index=True) %timeit df1_big[df1_big.eval("A >= B")] %timeit df1_big.query("A >= B") 14.7 ms ± 33.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 14.7 ms ± 24.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)但是后者更为简洁，并且只需一步即可表达相同的操作。
请注意，你也可以query像这样做一些奇怪的事情（例如，返回由df1.index索引的所有行）
df1.query("index") # Same as df1.loc[df1.index] # Pointless,... I know A B C D 0 5 0 3 3 1 7 9 3 5 2 2 4 7 6 3 8 8 1 6 4 7 7 8 1但是不要。
底线：
query在基于条件表达式查询或过滤行时，请使用。
