Python中的pandas.eval()函数

当我们想要在Python中进行一些类似于SQL语句的计算时，Pandas的eval()函数可以为我们提供快速且简单的解决方案。通过eval()函数，我们可以在不需要创建临时变量的情况下，直接对Pandas数据进行操作，从而加快计算速度。

eval()函数的基本语法为：eval(expression, **kwargs)。其中expression是要计算的字符串表达式，而kwargs可以传入一些关键字参数，比如local_dict和global_dict，用于分别给表达式中的本地变量和全局变量设置值。

下面有一些关于eval()函数需要注意的要点：
1. 首先，eval()函数只能够计算单一的表达式，而不能处理语句。
2. 如果表达式中包含多个操作符，我们还需要用小括号来控制运算的顺序。
3. 表达式中包含条件语句和循环语句的时候，应当使用Pandas提供的query()函数和eval()函数对数据进行筛选和运算。

下面的代码展示了如何使用eval()函数处理Pandas数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 计算新的列
df.eval('D = A + B + C', inplace=True)

# 用局部变量计算新的列
df.eval('E = D + @num', local_dict={'num': 10}, inplace=True)

# 用全局变量计算新的列
mean = df.mean()
df.eval('F = D - @mean["D"]', global_dict={'mean': mean}, inplace=True)

print(df)

以上代码中，首先创建了一个DataFrame对象，包含三列数据'A'、'B'和'C'。然后我们用表达式计算了新的列'D'，并将其呈现出来。接着，我们使用局部变量和全局变量分别计算了新的列'E'和'F'。

总之，通过使用eval()函数，我们可以更快速方便地对Pandas数据进行操作和处理，提高计算效率。