您可以使用 1)pd.eval() https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.eval.html, 2) df.query() https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.query.html, or 3) df.eval() https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.eval.html。下面讨论它们的各种特性和功能。
示例将涉及这些数据帧（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'))
1) pandas.eval https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.eval.html
这是 pandas doc 应该包含的“缺失手册”。Note:在正在讨论的三个功能中，pd.eval是最重要的。df.eval and df.query call
pd.eval在引擎盖下。行为和使用或多或少
三个函数保持一致，有一些小的语义
稍后将突出显示的变化。本节将
介绍所有三个功能中共有的功能 - 这包括（但不限于）允许的语法、优先规则, and 关键字参数。
pd.eval可以计算由变量和/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。所以，回答问题如上所述，你可以做
x = 5
pd.eval("df1.A + (df1.B * x)")
这里需要注意一些事项：
- 整个表达式是一个字符串
-
df1, df2, and x引用全局命名空间中的变量，这些变量由eval解析表达式时
- 使用属性访问器索引来访问特定列。您还可以使用
"df1['A'] + (df1['B'] * x)"达到同样的效果。
我将在解释重新分配的部分中讨论具体的重新分配问题target=...属性如下。但现在，这里有更简单的有效操作示例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。条件表达式也以同样的方式支持。下面的语句都是有效的表达式，将由引擎计算。
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")
详细说明所有支持的功能和语法的列表可以在文档 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/enhancingperf.html#supported-syntax。总之，
- 除左移之外的算术运算 (
<<）和右移（>>) 运算符，例如df + 2 * pi / s ** 4 % 42- 黄金比例
- 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 or not df_bool
list and tuple文字，例如[1, 2] or (1, 2)
- 属性访问，例如
df.a
- 下标表达式，例如
df[0]
- 简单的变量评估，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、arccosh、arcsinh、arctanh、abs 和
反正切2。
文档的这一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、推导式以及生成器表达式。
从列表中，显然您还可以传递涉及索引的表达式，例如
pd.eval('df1.A * (df1.index > 1)')
1a) 解析器选择：parser=...争论
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 and python。两者之间的主要区别在于优先规则略有不同。
使用默认解析器pandas，重载的按位运算符& and |使用 pandas 对象实现向量化 AND 和 OR 运算的运算符优先级与and and or. So,
pd.eval("(df1 > df2) & (df3 < df4)")
将与
pd.eval("df1 > df2 & df3 < df4")
# pd.eval("df1 > df2 & df3 < df4", parser='pandas')
并且也一样
pd.eval("df1 > df2 and df3 < df4")
这里，括号是必需的。按照惯例，需要使用括号来覆盖按位运算符的较高优先级：
(df1 > df2) & (df3 < df4)
没有它，我们最终会得到
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().
Use parser='python'如果你想在评估字符串时保持与 python 的实际运算符优先级规则的一致性。
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语义== and !=具有列表和元组节点的运算符，其语义类似于in and not in分别，当使用'pandas'解析器。例如，
pd.eval("df1 == [1, 2, 3]")
有效，并且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')会抛出一个NotImplementedError error.
1b) 后端选择：engine=...争论
有两种选择 -numexpr（默认）和python. The numexpr选项使用numexpr https://github.com/pydata/numexpr针对性能进行了优化的后端。
使用 Python 后端，您的表达式的计算方式类似于将表达式传递给 Pythoneval功能。您可以灵活地在表达式内部执行更多操作，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，这种方法提供了no性能优势超过numexpr引擎，并且很少有安全措施来确保危险的表达式不被计算，所以使用风险自负！一般不建议将此选项更改为'python'除非你知道自己在做什么。
1c) local_dict and global_dict论点
有时，为表达式内使用但当前未在命名空间中定义的变量提供值很有用。您可以将字典传递给local_dict
例如：
pd.eval("df1 > thresh")
UndefinedVariableError: name 'thresh' is not defined
这失败了，因为thresh没有定义。然而，这有效：
pd.eval("df1 > thresh", local_dict={'thresh': 10})
当您需要从字典中提供变量时，这非常有用。或者，使用 Python 引擎，您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')
但这可能会是much比使用慢'numexpr'引擎并将字典传递给local_dict or global_dict。希望这能为这些参数的使用提供令人信服的论据。
1d) The target (+ inplace) 参数和赋值表达式
这通常不是一个要求，因为通常有更简单的方法来执行此操作，但您可以分配结果pd.eval到一个实现的对象__getitem__例如dicts 和（你猜对了）DataFrames。
考虑问题中的例子
x = 5
df2['D'] = df1['A'] + (df1['B'] * x)
将“D”列分配给df2, we do
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（但它可以......继续阅读）。考虑另一个例子：
pd.eval('df1.A + df2.A')
0 10
1 11
2 7
3 16
4 10
dtype: int32
如果您想（例如）将其分配回 DataFrame，您可以使用target论证如下：
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
如果您想执行就地突变df, set 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
If inplace设定时没有目标，ValueError被提出。
虽然target争论很有趣，你很少需要使用它。
如果你想这样做df.eval，您将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
Note
One of pd.eval的意外用途是以非常类似于的方式解析文字字符串ast.literal_eval:
pd.eval("[1, 2, 3]")
array([1, 2, 3], dtype=object)
它还可以使用以下命令解析嵌套列表'python' engine:
pd.eval("[[1, 2, 3], [4, 5], [10]]", engine='python')
[[1, 2, 3], [4, 5], [10]]
和字符串列表：
pd.eval(["[1, 2, 3]", "[4, 5]", "[10]"], engine='python')
[[1, 2, 3], [4, 5], [10]]
然而，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'
可以找到有关此错误、原因、修复和解决方法的更多信息here https://stackoverflow.com/questions/48008191/attributeerror-pandasexprvisitor-object-has-no-attribute-visit-ellipsis-us.
2) DataFrame.eval https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.eval.htm:
正如刚才提到的，df.eval calls pd.eval在幕后，有一些并列的论点。这v0.23源代码 https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/0.23.x/pandas/core/frame.py#L2861-L2962显示这个：
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.
欲了解更多信息，您可以阅读：何时使用 DataFrame.eval() 与 pandas.eval() 或 Python eval() https://stackoverflow.com/questions/38725355/when-to-use-dataframe-eval-versus-pandas-eval-or-python-eval
2a) 使用差异
2a1) 数据帧表达式与系列表达式
对于与整个 DataFrame 关联的动态查询，您应该更喜欢pd.eval。例如，没有简单的方法来指定等效的pd.eval("df1 + df2")你打电话时df1.eval or df2.eval.
2a2) 指定列名称
另一个主要区别是如何访问列。例如，要添加两列“A”和“B”df1，你会打电话给pd.eval具有以下表达式：
pd.eval("df1.A + df1.B")
使用 df.eval，您只需提供列名称：
df1.eval("A + B")
因为，在这样的背景下df1，很明显“A”和“B”指的是列名称。
您还可以使用以下方式引用索引和列index（除非索引已命名，在这种情况下您将使用该名称）。
df1.eval("A + index")
Or, more generally, for any DataFrame with an index having 1 or more levels, you can refer to the kth level of the index in an expression using the variable "ilevel_k" which stands for "index at level k". IOW, the expression above can be written as df1.eval("A + ilevel_0").
这些规则也适用于df.query.
2a3) 访问本地/全局命名空间中的变量
表达式内提供的变量前面必须带有“@”符号，以避免与列名混淆。
A = 5
df1.eval("A > @A")
同样适用于query.
不用说，您的列名称必须遵循 Python 中有效标识符命名的规则才能在内部访问eval. See here https://docs.python.org/3/reference/lexical_analysis.html#identifiers有关命名标识符的规则列表。
2a4) 多行查询和赋值
一个鲜为人知的事实是eval支持处理赋值的多行表达式（而query没有）。例如，要根据某些列的算术运算在 df1 中创建两个新列“E”和“F”，并根据先前创建的“E”和“F”创建第三列“G”，我们可以这样做
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
3) eval vs query
这有助于思考df.query作为一个使用的函数pd.eval作为子程序。
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。然后将表达式的结果传递给loc（在大多数情况下）返回满足表达式的行。根据文档，
该表达式的计算结果首先传递给DataFrame.loc如果由于多维键而失败
（例如，DataFrame），然后结果将传递给DataFrame.__getitem__().
该方法使用顶层pandas.eval()函数来评估
通过查询。
从相似度来看，query and df.eval两者在访问列名和变量的方式上都很相似。
如上所述，两者之间的关键区别在于它们如何处理表达式结果。当您实际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
获取“A”>=“B”的所有行df1，我们会使用eval像这样：
m = df1.eval("A >= B")
m
0 True
1 False
2 False
3 True
4 True
dtype: bool
m表示通过计算表达式“A >= B”生成的中间结果。然后我们用mask来过滤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
然而，随着query，中间结果“m”直接传递给loc，所以与query，你只需要做
df1.query("A >= B")
A B C D
0 5 0 3 3
3 8 8 1 6
4 7 7 8 1
就性能而言，它是exactly相同。
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)
但后者更简洁，一步即可表达相同的操作。
请注意，您还可以用以下方法做一些奇怪的事情query像这样（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
但不要。
底线：请使用query根据条件表达式查询或过滤行时。
