使用运算符过滤 pandas答案

【问题标题】：Filter in pandas using operators使用运算符过滤 pandas
【发布时间】：2017-06-07 10:29:13
【问题描述】：

我有三个变量

a='col1'
b='=='
c=2

我有 Pandas 数据框

df = pd.DataFrame({'col1': [0, 1, 2], 'col2': [10, 11, 12]},dtype=object)

我想过滤col1=2，所以我写了

df.query("@a @b @c")

这是抛出错误

File "<unknown>", line 1
    __pd_eval_local_a __pd_eval_local_b __pd_eval_local_c
                                      ^
SyntaxError: invalid syntax

有人可以帮助我如何使用这三个变量来实现这一目标吗？

谢谢，

【问题讨论】：

你可以这样做df.query(a + b + c)
是的，知道了。但是当我将 c 转换为字符串变量时，它正在工作！过滤时这种转换是否会成为问题？请帮忙！
我不使用query所以我不知道评估规则但是如果你只是想构造一个查询字符串，那么在这里连接所有字符串以创建一个字符串会更容易，即使您想使用的东西确实有效，我认为它会失败，因为@c 将进行查询'col1' == '2'，它将过滤字符串'2' 而不是数字2
对不起，我不明白，请用一个完整的例子编辑你的问题，还有你在这里真正想达到的目标是我们的建议没有达到的目标
@jezrael, a+b+str(c) 不适用于字符串。示例：c=='aaa'; a+b+str(c) == 'col1==aaa'。并且aaa 没有被引用，因此它将被视为列名...

标签： python pandas operator-keyword

【解决方案1】：

In [214]: df
Out[214]:
  col1 col2 col3
0    0   10  aaa
1    1   11  bbb
2    2   12  ccc

In [215]: a='col1'; b='=='; c=2   # <--- `c` is `int`

In [216]: df.query(a + b + '@c')
Out[216]:
  col1 col2 col3
2    2   12  ccc

In [217]: a='col3'; b='=='; c='aaa'   # <--- `c` is `str`

In [218]: df.query(a + b + '@c')
Out[218]:
  col1 col2 col3
0    0   10  aaa

它也适用于 datetime dtypes，因为 .query() 会处理 dtypes：

In [226]: df['col4'] = pd.date_range('2017-01-01', freq='99D', periods=len(df))

In [227]: df
Out[227]:
  col1 col2 col3       col4
0    0   10  aaa 2017-01-01
1    1   11  bbb 2017-04-10
2    2   12  ccc 2017-07-18

In [228]: a='col4'; b='=='; c='2017-01-01'

In [229]: df.query(a + b + '@c')
Out[229]:
  col1 col2 col3       col4
0    0   10  aaa 2017-01-01

【讨论】：

'@c' 这是什么？ Python 运算符？
@ScottBoston，这就是我们如何访问.query() 和.eval() 方法中的变量，否则不带引号的字符串将被视为列名
感谢您的解释

【解决方案2】：

如果不是必需的，你可以不使用查询来做到这一点，使用 eval ：

a='col1'
b='=='
c='2'

instruction ="df[\"" + a + "\"]" + b  + c
>>>> 'df["col1"]==2'
df[eval(instruction)]
>>>> 
    col1    col2
  2  2      12

【讨论】：