Python在字符串中执行操作

Question

所以我试图将变量操作（用户定义的）传递给一个函数，并且在尝试找到一种好的方法时遇到了麻烦。我能想到的就是将所有选项硬编码到函数中，如下所示：

def DoThings(Conditions):
import re
import pandas as pd
d = {'time' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
     'legnth' : pd.Series([4., 5., 6., 7.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
print df

for Condition in Conditions:
    # Split the condition into two parts
    SplitCondition = re.split('<=|>=|!=|<|>|=',Condition)

    # If the right side of the conditional statement is a number convert it to a float
    if SplitCondition[1].isdigit():
        SplitCondition[1] = float(SplitCondition[1])

    # Perform the condition specified
    if "<=" in Condition:
        df = df[df[SplitCondition[0]]<=SplitCondition[1]]
        print "one"
    elif ">=" in Condition:
        df = df[df[SplitCondition[0]]>=SplitCondition[1]]
        print "two"
    elif "!=" in Condition:
        df = df[df[SplitCondition[0]]!=SplitCondition[1]]
        print "three"
    elif "<" in Condition:
        df = df[df[SplitCondition[0]]<=SplitCondition[1]]
        print "four"
    elif ">" in Condition:
        df = df[df[SplitCondition[0]]>=SplitCondition[1]]
        print "five"
    elif "=" in Condition:
        df = df[df[SplitCondition[0]]==SplitCondition[1]]
        print "six"
return df

# Specify the conditions
Conditions = ["time>2","legnth<=6"]
df = DoThings(Conditions)   # Call the function

print df

结果如下：

   legnth  time
a       4     1
b       5     2
c       6     3
d       7     4
five
one
   legnth  time
c       6     3

这一切都很好，一切都很好，但我想知道是否有更好或更有效的方法将条件传递给函数，而无需编写所有可能的 if 语句。有什么想法吗？

解决方案：

def DoThings(Conditions):
    import re
    import pandas as pd
    d = {'time' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
         'legnth' : pd.Series([4., 5., 6., 7.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
    df = pd.DataFrame(d)
    print df

    for Condition in Conditions:
        # Split the condition into two parts
        SplitCondition = re.split('<=|>=|!=|<|>|=',Condition)

        # If the right side of the conditional statement is a number convert it to a float
        if SplitCondition[1].isdigit():
            SplitCondition[1] = float(SplitCondition[1])

        import operator
        ops = {'<=': operator.le, '>=': operator.ge, '!=': operator.ne, '<': operator.lt, '>': operator.gt, '=': operator.eq}
        cond = re.findall(r'<=|>=|!=|<|>|=', Condition)
        df = df[ops[cond[0]](df[SplitCondition[0]],SplitCondition[1])]

    return df



# Specify the conditions
Conditions = ["time>2","legnth<=6"]
df = DoThings(Conditions)   # Call the function

print df

输出：

   legnth  time
a       4     1
b       5     2
c       6     3
d       7     4
   legnth  time
c       6     3

Answer 1

您可以通过operator 模块访问内置运算符，然后构建一个表，将您的运算符名称映射到内置运算符，如下面的简化示例：

import operator
ops = {'<=': operator.le, '>=': operator.ge}

In [3]: ops['>='](2, 1)
Out[3]: True

Answer 2

你可以使用masking来做这种操作（你会发现它快很多）：

In [21]: df[(df.legnth <= 6) & (df.time > 2)]
Out[21]:
   legnth  time
c       6     3

In [22]: df[(df.legnth <= 6) & (df.time >= 2)]
Out[22]:
   legnth  time
b       5     2
c       6     3

注意：您的实现中有一个错误，因为 b 不应包含在您的查询中。

您还可以执行或（使用|）操作，这将按您的预期工作：

In [23]: df[(df.legnth == 4) | (df.time == 4)]
Out[23]:
   legnth  time
a       4     1
d       7     4

Answer 3

在pandas==0.13（不确定何时发布...0.12）中，您将能够执行以下操作，所有这些都是等效的：

res = df.query('(legnth == 4) | (time == 4)')
res = df.query('legnth == 4 | time == 4')
res = df.query('legnth == 4 or time == 4')

我个人最喜欢的

res = df['legnth == 4 or time == 4']

query 和__getitem__ 都接受任意布尔表达式，并自动在表达式中的每个变量名称上为调用框架实例“添加前缀”（您也可以使用局部变量和全局变量）。这允许您 1) 比在所有内容前面键入 df. 更简洁地表达查询 2) 使用语法表达查询，让我们面对它，看起来比丑陋的按位运算符更好，3) 可能比“纯" 如果你有巨大的框架和一个非常复杂的表达式，则 Python 等效，最后 4) 允许你将相同的查询传递给多个框架（毕竟，它是一个字符串），其中包含一个共同的列子集。