极客笔记Pandas中如何创建惰性计算的DataFrame列
在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 创建惰性计算的 DataFrame 列。首先，我们需要了解什么是惰性计算。
惰性计算（Lazy Evaluation）是一种计算方式，它在需要求值时才进行计算。具体地说，当我们定义一个惰性计算表达式时，表达式并不会立即计算，而是在我们需要使用这个表达式的值时才进行计算。这种方式可以避免不必要的计算，提高代码的效率。
在 Pandas 中，我们可以使用 Numexpr 库来实现惰性计算。Numexpr 库是一个高性能的表达式求值库，它支持向量化操作和多线程计算。通过使用 Numexpr，我们可以在 Pandas 中创建惰性计算的列，从而提高代码的效率。
下面，我们将介绍如何使用 Pandas 和 Numexpr 来创建惰性计算的 DataFrame 列。
阅读更多：Pandas 教程
使用 Numexpr 创建惰性计算的列
首先，我们需要安装 Numexpr 库。可以使用以下命令在终端中安装：
pip install numexpr
安装完成后，我们可以开始使用 Numexpr 创建惰性计算的列。
假设我们有一个包含 height 和 weight 两列的 DataFrame，我们想要使用这两列的值来计算一个新的列 bmi，我们可以使用以下代码：
import pandas as pd
import numexpr as ne
df = pd.DataFrame({
'height': [1.70, 1.75, 1.80],
'weight': [60, 65, 70]
})
df['bmi'] = ne.evaluate('weight / height ** 2')
在上面的代码中，我们使用 Numexpr 的 evaluate 函数来计算 weight / height ** 2，并将结果赋值给 DataFrame 的新列 bmi。这样，bmi 列的计算就变成了惰性计算。当我们实际需要使用 bmi 列的值时，Numexpr 会进行计算，返回结果。
需要注意的是，在使用 Numexpr 创建惰性计算的列时，我们需要使用 evaluate 函数来计算表达式。并且，表达式中的变量需要用单引号或双引号括起来，比如 weight / height ** 2。
案例分析：计算东京奥运会金牌数
接下来，我们将应用惰性计算的方法来计算东京奥运会各个国家的金牌数。我们使用 Pandas 来加载奥运会的数据，并使用惰性计算的方法来计算每个国家的金牌数。
奥运会的数据可以从 https://olympics.com/tokyo-2020/olympic-games/en/results/all-sports/medal-standings.htm 下载。下载完成后，我们可以使用 Pandas 的 read_html 函数来加载数据：
import pandas as pd
df = pd.read_html('https://olympics.com/tokyo-2020/olympic-games/en/results/all-sports/medal-standings.htm')[0]
上面的代码会加载奥运会的数据，并将其保存到 DataFrame df 中。
接下来，我们需要使用惰性计算的方法来计算每个国家的金牌数。我们可以使用以下代码来计算：
import numexpr as ne
df['gold'] = ne.evaluate("where(df['Rank'] <= 3, df['Gold'], 0)")
country_gold = df.groupby(['NOC'])['gold'].sum()
在上面的代码中，我们使用 Numexpr 的 where 函数和 Pandas 的 groupby 函数来实现惰性计算。其中，where 函数的作用是：如果 Rank 列的值小于等于3，则返回 Gold 列的值，否则返回0。这样，我们可以通过惰性计算来计算每个国家的金牌数。
最后，我们可以使用以下代码将结果保存到新的 DataFrame 中，并按照金牌数进行排序：
df_gold = pd.DataFrame({'country': country_gold.index, 'gold': country_gold}).sort_values(by='gold', ascending=False)
这样，我们就可以得到每个国家的金牌数，并按照金牌数从高到低进行排序。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 和 Numexpr 来创建惰性计算的 DataFrame 列。惰性计算是一种高效的计算方式，可以在需要求值时才进行计算，避免不必要的计算。通过使用 Numexpr，我们可以在 Pandas 中创建惰性计算的列，从而提高代码的效率。在实际应用中，我们可以使用惰性计算来处理大规模的数据，从而提高计算效率。