极客笔记使用 Python Pandas 的 eval() 函数评估行的总和
在数据科学和统计学领域，我们经常需要对大量数据进行计算，尤其是需要对数据进行聚合操作时，通常需要对列或行进行求和，而使用Python Pandas中的eval()函数，则可以让这个过程变得更加简单和高效。
理解eval()函数的基本用法
eval()函数可以将字符串当做可执行的Python代码进行解析和执行。在Python Pandas中，eval()函数接受一个字符串参数，该参数可以是表达式，也可以是复杂的逻辑语句，它可以执行大量的Python代码以进行计算和聚合。
下面是一个简单的例子对价，将eval()函数应用于Pandas DataFrames：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6],
'z': [7, 8, 9]
})
# eval()函数计算行值总和：
sums = df.eval('x + y + z')
print(sums)
上面的代码演示了一个非常简单的eval()调用，它将三列“x”，“y”和“z”相加，并在单个Pandas Series中返回结果。与一般的Pandas语法形成鲜明对比的是，eval()方法将表达式作为字符串计算。在这个例子中，eval()方法采用“x + y + z”字符串作为计算表达式来针对整个DataFrame计算行值的总和。
运行这个代码，我们会得到一个包含每一行总和的Pandas Series对象。它将作为返回值进行输出：
0 12
1 15
2 18
dtype: int64
在这个例子中，eval()函数将三列标签作为表达式的一部分，并求出相应行的总和。这个过程的执行效率十分高，可以在大规模数据集的情况下得到显著的性能优化。
将变量添加到eval()中
在上面的代码示例中，我们使用的变量都是直接引用了DataFrame中的原始列值。 但是在实践中通常情况下，我们需要动态地添加一些变量和条件，在执行过程中通过变量进行脚本求值。
为了支持这样的特性，Python Pandas提供了可选的前缀参数locals和globals，它们可以被用来定义一个命名空间，其中包含了所有的变量名和值。在eval()函数内部，这些值可以被直接引用，以供表达式中的计算使用，就像使用任何标准Python对象一样。
下面是一个演示如何将变量绑定到eval()函数中的例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 将变量x指定为eval的参数
x = 5
result = df.eval("y + @x")
print(result)
可以看到，在这个例子中，我们使用@符号将x添加到了eval()方法中，以便在计算时参与作用。这里用到的@符号被用来指示eval()方法，需要查询Python本地命名空间并使用相关变量的值。
当运行这个代码时，我们会得到以下结果：
0 6
1 7
2 8
3 9
4 10
dtype: int64
在这个例子中，我们将x的值设置为5，并将其在eval()使用时指定为“@x”变量。eval()函数在计算时执行了相应的计算，返回了每一行“y+x”的结果，而x的值在此处是5。
使用eval()函数进行复合表达式计算
除了实现基本的数学计算之外，也可以使用eval()函数来执行更复杂的Python表达式和语句，以支持更精确和复杂的计算。例如，我们可以使用eval()函数来实现基于一组条件来计算DataFrame列的表达式。
下面是一个演示如何在Pandas DataFrame中使用复合表达式的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y': [6, 7, 8, 9, 10],
'flag': ['yes', 'no', 'yes', 'no', 'yes']
})
# 计算所有flag='yes'时的x和y的和
sums = df.eval('''
x + y if flag == 'yes' else 0
''')
print(sums)
这个例子实现了一个复杂的计算表达式，在它的基础上添加了一个条件，以计算符合特定条件的数据点的值。eval()函数内的语句首次为每行数据记录创建一个布尔值列，用于标志当前行的flag值是否等于’yes’。在下一行，这个列被分配到一个其他表达式中，以针对符合这个条件的行计算x和y的和。
运行这个代码时，我们会得到以下输出：
0 7
1 0
2 11
3 0
4 15
dtype: int64
在这个示例中，每一行的求和是在一个条件分支语句中执行的。我们使用eval()函数的灵活性，以及使用混合的布尔型和数值型数据来构建一个更高级别的计算表达式。
总结
通过使用Python Pandas的eval()函数，我们可以以一种更简单，更高效的方式计算DataFrame列或行的总和，这样可以节省大量编码和工作时间，并实现更加灵活和可靠的数据分析和统计结果。通过使用eval()函数，我们可以将表达式和python代码引入DataFrames，这些DataFrame可以轻松地处理成千上万行的数据点，将计算时间大大缩短并优化了程序的性能。