CodeGo.net>如何计算包含在DataFrame中的按行表达式(如df.eval()但动态)？

概述假设您的DataFrame的列包含表达式(请参阅其他列),是否可以评估该列中包含的表达式？我知道可以使用pd.eval()和df.eval()进行按列 *** 作(如下所示).示例取自：https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/03.12-performance-eval-and-query.html假设

假设您的DataFrame的列包含表达式(请参阅其他列),是否可以评估该列中包含的表达式？

我知道可以使用pd.eval()和df.eval()进行按列 *** 作(如下所示).示例取自：

https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/03.12-performance-eval-and-query.html

假设您有：

import pandas as pddf = pd.DataFrame([[1,2],[2,3],[5,6]],columns=['A','B'])

然后您可以编写：

df.eval('(A + B)')

您将获得一个包含3、5、11(预期)的系列.

现在,如果该表达式实际上在行与行之间变化并且实际上存储为列,该怎么办？例如此数据框：

df = pd.DataFrame([[1,2,"A + B"],3,"A - B"],6,"A + 2 * B"]],'B','C'])

如何评估C列中的表达式？

在这种情况下,预期结果是一个包含3,-1、17的序列.

谢谢你的帮助.

最佳答案采用

>>> np.diag(df.C.apply(df.eval).values)array([ 3,-1,17])

即使这是一个糟糕的IMO设计,由于您是I)对字符串中的 *** 作进行硬编码,因此在需要时很难对其进行 *** 作； II)将这些 *** 作作为字符串存储在pandas DataFrame中,这对于许多字符串来说很慢涉及的 *** 作. 总结

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