Când efectuați operații aritmetice lungi peste coloane mari (ex. df['rez'] = df['A'] + df['B'] * df['C'] - df['D']), Python alocă memorie temporară separată pentru fiecare operație intermediară. Metoda DataFrame.eval() parsează întreaga expresie dintr-un șir și o execută la nivel C prin motorul optimizat NumExpr, consumând mai puțină memorie și rulând mult mai rapid.
Exemplu: Crearea de coloane calculate prin expresii eval
import pandas as pd
# Crearea directă a unei coloane calculate fără tabele temporare:
df.eval("venit_net = pret_vanzare * cantitate * 0.81 - cost_livrare", inplace=True)
# Filtrarea folosind variabile externe Python prin prefixul @:
prag_minim = 1000
df_mari = df.query("venit_net > @prag_minim")
Întrebări & Exemple de Cod:
Evaluarea Rapidă a Expresiilor cu pd.eval și DataFrame.evalAi o nelămurire despre utilizarea comenzii
Evaluarea Rapidă a Expresiilor cu pd.eval și DataFrame.evalsau ai descoperit un truc / fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți programatori!Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau exemple de cod pentru această pagină. Dacă ai întâlnit o problemă sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru a-i ajuta pe ceilalți.