使用 Pandas DataFrame.eval 函数就地更改行的子集

Question

我知道这在 Pandas 中有效（df 是一个数据框，op 是一个列，mult 是一个浮点变量）：

df.eval("op = op * @mult", inplace=True)

但是是否可以在行的子集（就地）上执行此操作？这给了我一个错误（ex_date 是时间戳类型的局部变量，而 df 的索引是时间戳）：

df.eval("df.loc[df.index < @ex_date, op] = op * @mult", inplace=True)

错误是：语法错误： 赋值的左侧必须是单个名称

Answer 1

目前无法就地进行条件评估。对此有一个突出的功能要求。建议的语法将使您的示例看起来像：

df.eval("op = op * @mult if index < @ex_date else op", inplace=True)

（来源）