Pandas 计算数据框中列本身内的数据

Question

I have come up with a problem where my data in the column has been recorded as 90-2,91-3,90+4 etc.My motive here is to add and subtract the data directly into the column itself. Datatype of the column is an object.

df = df1["ldm"].str.split('+',expand =True)

if df.shape[1]>1:
  df_2 = df[0].str.split('-',expand = True)
  df_2 = df_2.fillna(value=0)
  df = df.fillna(value=0)
  df_2[0] = df_2[0].astype(int)
  df[1] = df[1].astype(int)
  df_2[1] = df_2[1].astype(int)
  df_2['3'] = df[1]
  df_2[0]=df_2[0]-df_2[1]
  df_2[0] = df_2[0]+df_2['3']

df1['ldm'] = df_2[0]

这是我效率低下的解决方案。我正在寻找一种有效的方法来在数据框中计算它。

Answer 1

使用 pandas.eval。它支持有限范围的操作，这使得它使用起来比 python 的 eval 更安全，也比 ast.literal_eval 更方便。

从文档中：

支持以下算术运算：+、-、*、/、**、%、
// （仅限 python 引擎）以及以下布尔运算： |
（或），& （和），和〜（不）。此外，“pandas”解析器允许
使用 and、or 和 not 具有与
相应的按位运算符。 Series 和 DataFrame 对象是
支持并表现得像普通的 Python 评估一样。

df['ldm2'] = pd.eval(df['ldm'])

输出：

    ldm  ldm2
0  90-2    88
1  91-3    88
2  90+4    94