При анализе данных и манипулировании ими с использованием pandas часто встречаются сценарии, в которых необходимо выполнять математические операции на основе строковых входных данных. В этой статье мы рассмотрим несколько методов достижения этой цели в Python с использованием библиотеки pandas. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы проиллюстрировать его использование и обсудить их плюсы и минусы.

Метод 1: использование функции eval()
Функция eval() в pandas позволяет нам выполнять математические операции, используя строковые входные данные. Он оценивает строку, содержащую выражение Python, и возвращает результат. Вот пример:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
operation = 'A + B'
result = df.eval(operation)
print(result)

Выход:

0    5
1    7
2    9
dtype: int64

Метод 2: использование метода query() DataFrame pandas
Метод query() в pandas позволяет нам выполнять операции с использованием строковых входных данных, аналогичные запросам SQL. Он обеспечивает краткий способ фильтрации и вычисления значений на основе условий, выраженных в строках. Вот пример:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
operation = 'A + B'
result = df.query(operation)
print(result)

Выход:

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

Метод 3: использование метода eval() в pandas DataFrame
Метод eval() в DataFrame pandas позволяет нам выполнять арифметические операции над строковыми входными данными. Он оценивает арифметическое выражение и возвращает результат. Вот пример:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
operation = 'A + B'
result = df.eval(operation)
print(result)

Выход:

0    5
1    7
2    9
dtype: int64

Метод 4: использование метода apply() в pandas DataFrame
Метод apply() в pandas DataFrame позволяет нам применять пользовательскую функцию к каждому элементу DataFrame. Мы можем определить функцию, которая вычисляет арифметическое выражение, и применить ее к DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
operation = 'A + B'

def evaluate_expression(row):
    return eval(operation.replace('A', str(row['A'])).replace('B', str(row['B'])))

result = df.apply(evaluate_expression, axis=1)
print(result)

Выход:

0    5
1    7
2    9
dtype: int64

В этой статье мы рассмотрели несколько методов выполнения математических операций с кадрами данных pandas с использованием строковых входных данных. Мы обсудили функцию eval(), метод query(), метод eval() и метод apply(), приведя примеры кода для каждого из них. Эти методы обеспечивают гибкость и удобство при работе со строковыми математическими операциями в pandas, позволяя эффективно анализировать и манипулировать данными.

Используя эти методы, вы можете использовать возможности pandas для простого и эффективного выполнения математических операций, даже если операции указаны в виде строк.

Не забудьте импортировать библиотеку pandas, прежде чем использовать эти методы в своем коде.