Python在字符串中執行操作

Question

所以我試圖將一個變量操作（用戶定義的）傳遞給一個函數，並且在試圖找到一個好的方法時遇到了困難。所有我能想到的做的是硬編碼的所有選項進入的功能等以下幾點：

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 

導致此：

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

這是一切都很好，一切，但我不知道是否有一種更好或更有效的方式將條件傳遞給函數，而不用寫出所有可能的語句。有任何想法嗎？

SOLUTION：

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 

輸出：

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

Answer 1

您可以通過operator模塊訪問內置的運營商，再建一個表映射您的運營商名稱的內置在這個例子中，就像這個簡單的例子：

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

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

Answer 2

您可以使用masking做這種操作的（你會發現這是一個很多更快）：

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：我們在您的實現中的錯誤，由於B不應該包括在查詢。

你也可以做或（使用|）操作，其工作如你所願：

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（不知道什麼時候發佈的，這將是... 0.12剛出來的時候）你就可以做到以下幾點，所有這些都是等價的：

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

和我個人最喜歡的

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

query和__getitem__都接受一個任意的布爾表達式，並且自動爲表達式中的每個變量名（也可以使用locals和globals）調用框架實例「前綴」。這使您可以1）比在所有內容前面輸入df.更簡潔地表達查詢2）使用語法表達查詢，讓我們面對它，看起來比醜陋的按位運算符好3）可能比「純」Python快得多如果你有巨大的框架和一個非常複雜的表達式，等價的，最後4）允許你將同一個查詢傳遞給多個框架（畢竟，它是一個字符串）與列的一個共同的子集。