función pandas.eval() en Python

Este método se usa para evaluar una expresión de Python como una string usando varios back-ends. Devuelve ndarray, escalar numérico, DataFrame, Series.

Sintaxis: pandas.eval(expr, analizador=’pandas’, motor=Ninguno, truediv=Verdadero, local_dict=Ninguno, global_dict=Ninguno, resolutores=(), nivel=0, objetivo=Ninguno, inplace=False)

Argumentos:

• expr: str o unicode. La expresión a evaluar. Esta string no puede contener Python
• analizador: string, predeterminado ‘pandas’, {‘pandas’, ‘python’}.
• motor: string o Ninguno, por defecto ‘numexpr’, {‘python’, ‘numexpr’}
• truediv: bool, opcional, ya sea para usar la división verdadera, como en Python> = 3
• nivel: int, opcional, el número de marcos de pila anteriores para atravesar y agregar al alcance actual. La mayoría de los usuarios **no** necesitarán cambiar este parámetro.

A continuación se muestra la implementación del método anterior con algunos ejemplos:

Ejemplo 1 :

# importing package
import pandas
  
# evaluate the expressions given
# in form of string
print(pandas.eval("2+3"))
print(pandas.eval("2+3*(5-2)"))

Producción :

5
11

Ejemplo 2:

# importing package
import pandas
  
# creating data
data = pandas.DataFrame({
      "Student": ["A", "B", "C", "D"], 
    "Physics": [89,34,23,56], 
    "Chemistry": [34,56,98,56], 
    "Math": [34,94,50,59]
    })
  
# view data
display(data)
  
# adding new column by existing 
# columns evaluation
data['Total']=pandas.eval("data.Physics+data.Chemistry+data.Math")
  
# view data
display(data)
  
# adding new column by existing 
# columns evaluation
pandas.eval("Avg=data.Total/3",target=data,inplace=True)
  
# view data
display(data)

Producción :