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目标和动机

pd.eval并且eval是pandas API套件中功能强大但被低估的功能,它们的使用远未完全记录或理解.小心适量,eval并且engine可以极大地简化代码,提高性能,并成为创建动态工作流的强大工具.

这个规范QnA的目的是让用户更好地理解这些功能,讨论一些鲜为人知的功能,如何使用它们,以及如何最好地使用它们,以及清晰易懂的示例.这篇文章将讨论的两个主要议题是

1. 了解parser,df2并x在争论pd.eval,以及它们如何被用来计算表达式
2. 了解之间的差eval,eval并且engine,当每个功能是合适的用于动态执行.

这篇文章不能替代文档(答案中的链接),所以请完成它!

题

我将以这样的方式构建一个问题,以便开启对所支持的各种功能的讨论parser.

给出两个DataFrame

np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))

df1
   A  B  C  D
0  5  0  3  3
1  7  9  3  5
2  2  4  7  6
3  8  8  1  6
4  7  7  8  1

df2
   A  B  C …

以下是另一个问题的一些数据:

                          positive                 negative          neutral
1   [marvel, moral, bold, destiny]                       []   [view, should]
2                      [beautiful]      [complicated, need]               []
3                      [celebrate]   [crippling, addiction]            [big]

我首先要做的是在所有单词中添加引号,然后:

import ast

df = pd.read_clipboard(sep='\s{2,}')
df = df.applymap(ast.literal_eval)

有更聪明的方法吗？