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在 Pandas 中，eval() 函数是一个高效的方法，用于在 DataFrame 或 Series 上执行字符串表达式的计算。它可以帮助简化和加速一些计算操作，尤其是在处理大型数据集时
xxxxxxxxxxdf.eval(expr, inplace=False, **kwargs)expr 是一个包含要计算的表达式的字符串，可以包含列名、运算符和函数调用等
inplace 参数表示是否原地修改 DataFrame（默认为 False）
engine选择计算引擎
pandas 默认
python
计算新列：
xxxxxxxxxxdf['total'] = df.eval('column1 + column2')这个示例将 DataFrame 中两列的值相加，并将结果存储在一个新的列 'total' 中。
筛选行：
xxxxxxxxxxfiltered_df = df.eval('column > 100')这个示例使用表达式筛选出 DataFrame 中 'column' 列中大于 100 的行。
复杂计算：
xxxxxxxxxxdf.eval('new_column = (column1 * column2) / (column3 + column4)', inplace=True)切换引擎
xxxxxxxxxxdf.eval('new_column = (column1 * column2) / (column3 + column4)', engine='python')实时学习反馈
1. eval()函数在Pandas中的主要作用是什么？
A 运行SQL查询
B 执行字符串表达式的计算
C 进行数据可视化
D 加载和保存数据
2. eval()函数的inplace参数的作用是什么？
A 在原始DataFrame上进行原地修改
B 创建一个新的DataFrame副本
C 控制是否显示计算结果
D 控制计算的并行度
答案
1=>B 2=>A