首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

当列名中有`.`时,Pandas查询或eval

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的功能和灵活的数据结构,可以方便地进行数据操作和分析。当列名中有.时,Pandas查询或eval操作可以通过使用字符串或表达式来引用这些列名。

在Pandas中,当列名中包含.时,可以使用字符串来引用这些列名。例如,假设有一个DataFrame对象df,其中包含一个列名为"column1.column2"的列,可以使用df['column1.column2']来引用该列。

另外,Pandas还提供了eval函数,可以使用表达式来进行列的计算和筛选。当列名中包含.时,可以使用字符串或表达式来引用这些列名。例如,可以使用df.eval('column1.column2 > 10')来筛选出满足条件的行。

Pandas的查询和eval操作在数据分析和数据处理中非常有用。它们可以帮助我们方便地处理包含复杂列名的数据,并进行灵活的计算和筛选操作。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中包括云数据库、云服务器、云原生应用引擎等。这些产品可以帮助用户在云端进行数据存储、计算和应用部署等操作。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas用了一年,这3个函数是我最的最爱……

本文主要介绍pandas.DataFrame的三个接口,即assign、eval、query,分别用于赋值、查询和执行计算。 注:本文短平快,5分钟可完成阅读了解3个高效的接口。 ?...注意事项: assign赋值新列,一般用新列名=表达式的形式,其中新列名为变量的形式,所以不加引号(加引号意味着是字符串); assign返回创建了新列的dataframe,所以需要用新的dataframe...那么,eval作为pandas.dataframe数据结构的一个接口,执行功能应该也与执行计算有关。...另一方面,pandas中实际上是内置了大量的SQL类语法(包括下面要介绍的query也是),而eval的功能正是执行类似SQL语法中的计算,对已知列执行一定的计算可用eval完成。...例如,下述例子中C C列中有个空格,直接用于字符串表达式会存在报错,此时可使用反引号加以修饰,同时查询条件中应用了@修饰符引用外部变量。当然,与eval中类似,这里当然也可以用f字符串修饰引用。

1.9K30
  • 10个快速入门Query函数使用的Pandas查询示例

    在开始之前,先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件条件的组合。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集记录。所以要过滤pandas DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") 两个条件满足,只有3个记录。...与数值的类似可以在同一列不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算。...与一般的pandas提供的函数一样,Inplace的默认值都是false,查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df,需要将intplace = true。

    4.4K20

    10快速入门Query函数使用的Pandas查询示例

    pandas query()函数可以灵活地根据一个多个条件提取子集,这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套 在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE...所以要过滤pandas DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。 使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤,在Query()函数中表达式仅包含一个条件。...我们要使用反引号把列名包含起来 df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") 两个条件满足,只有3个记录。...= 95") 文本列过滤 对于文本列过滤,条件是列名与字符串进行比较。 请Query()表达式已经是字符串。那么如何在另一个字符串中写一个字符串?...与一般的pandas提供的函数一样,Inplace的默认值都是false,查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df,需要将intplace = true。

    4.5K10

    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    在开始之前,先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件条件的组合。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") output 两个条件满足,只有3个记录。...与数值的类似可以在同一列不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...与一般的Pandas提供的函数一样,inplace的默认值都是false,查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df,需要将inplace=true。

    3.9K20

    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    在开始之前,先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件条件的组合。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...df.query("Quantity == 95 and `UnitPrice(USD)` == 182") output 两个条件满足,只有3个记录。...与数值的类似可以在同一列不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...与一般的Pandas提供的函数一样,inplace的默认值都是false,查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df,需要将inplace=true。

    22620

    Pandas50个高级操作,必读!

    来源:机器学习杂货店 本文约4000字,建议阅读10分钟 在Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。...https://zhuanlan.zhihu.com/p/568250201 01、复杂查询 实际业务需求往往需要按照一定的条件甚至复杂的组合条件来查询数据,接下来为大家介绍如何发挥Pandas数据筛选的无限可能...2开头、列名有Q的 df.filter(regex='^2',axis=0).filter(like='Q', axis=1) 7、按数据类型查询 df.select_dtypes(include...df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列df.dropna(how='all') # 行列全没值才删除df.dropna(thresh=2) # 至少有两个空值才删除

    1.5K30

    案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    即满足至少一个条件即可删除;'all'相当于条件且,即满足全部条件才可删除;'xor'相当于条件异,即恰恰满足一个条件才会删除,满足多个0个都不进行删除。...参数设置为False,结果列的列名变为其对应列+suffix参数指定的后缀名;drop设置为False,此参数将不起作用(因为新列直接继承了对应旧列的名称) result_columns:str...colbl_sfx:str型,控制新列后缀名,drop参数设置为False,结果列的列名变为其对应列+suffix参数指定的后缀名;drop设置为False,此参数将不起作用(因为新列直接继承了对应旧列的名称...) result_columns:strlist,与columns参数一一对应的结果列名称,当你想要自定义结果新列名这个参数就变得非常有用,默认为None func_desc:str型,可选参数,...,默认为False即忽略缺失值 exclude_columns:list,columns参数设置为None,这个参数传入的列名列表中指定的列将不进行哑变量处理,默认为None,即不对任何列进行排除

    81110

    Pandas Query 方法深度总结

    或者也可以使用 f 字符串,如下所示: df.query(f'Embarked == "{embarked}"') 就个人而言,我认为与 f-string 方式相比,使用 @ 字符更简单、更优雅,你认为呢 如果列名中有空格...,可以使用反引号 (``) 将列名括起来: df.query('`Embarked On` == @embarked') 以 In-place 的方式执行 query 方法 使用 query() 方法执行查询...指定多个条件查询 我们可以在查询中指定多个条件,例如假设我想获取所有从南安普敦 (‘S’) 瑟堡 (‘C’) 出发的乘客。...DataFrame 两次,而使用 query() 方法,就简洁多了: df.query('Embarked in ("S","C")') 查询结果如下 如果要查找所有不是从南安普敦(‘S’)瑟堡...,当应用于列名,我们可以使用 isnull() 方法查找缺失值: df.query('Embarked.isnull()') 现在将显示 Embarked 列中缺少值的行: 其实可以直接在列名上调用各种

    1.4K30

    (数据科学学习手札72)用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    ,其主要参数如下: columns:字符串列表,用于指定需要丢弃的列名 errors:字符串,传入'ignore''raise',用于指定丢弃指定列遇到错误采取的应对策略,'ignore'表示忽略异常...即满足至少一个条件即可删除;'all'相当于条件且,即满足全部条件才可删除;'xor'相当于条件异,即恰恰满足一个条件才会删除,满足多个0个都不进行删除。...参数设置为False,结果列的列名变为其对应列+suffix参数指定的后缀名;drop设置为False,此参数将不起作用(因为新列直接继承了对应旧列的名称) result_columns:str...colbl_sfx:str型,控制新列后缀名,drop参数设置为False,结果列的列名变为其对应列+suffix参数指定的后缀名;drop设置为False,此参数将不起作用(因为新列直接继承了对应旧列的名称...) result_columns:strlist,与columns参数一一对应的结果列名称,当你想要自定义结果新列名这个参数就变得非常有用,默认为None func_desc:str型,可选参数,

    1.4K10

    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    通常情况下,[]常用于在DataFrame中获取单列、多列多行信息。具体而言: 当在[]中提供单值多值(多个列名组成的列表)访问按列进行查询,单值访问不存在列名歧义还可直接用属性符号" ...."访问 切片形式访问按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况:输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签列中),包含两端标签结果,无匹配行时返回为空...例如,标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...切片类型与索引列类型不一致,引发报错 2. loc/iloc,可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法,其中loc按标签值(列名和行索引取值)访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问切片查询...在DataFrame中,filter是用来读取特定的行列,并支持三种形式的筛选:固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like),并通过axis参数来控制是行方向列方向的查询

    3.8K30

    pandas每天一题-题目14:新增列的多种方式

    这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...进一步简化: 1df.eval('unit_price = item_price/quantity') 注意,方法返回一个新的 DataFrame,而原来的表格(df)并没有改变 点评: eval...unit_price = value) 行1:2个列计算,得到的仍然是一列(Series) 行2:调用 assign 方法,给参数 unit_price 赋值 assign 方法是动态参数,也就是说任何 df 没有的列名作为参数...存在的列名作为参数,视为覆盖原有列 但是,这种设计有一个缺陷,python 参数名字是有限制,比如参数名字不能有空格。 那么如果列名真的需要有空格怎么办?...我们可以利用字典解包方式调用方法: 1args = { 2 '单 价':df.item_price/df.quantity 3} 4df.assign(**args) 这里还不能体现出复杂表达式的场景,例如我们加载数据没有处理

    67230

    Pandas知识点-合并操作join

    join()方法合并的结果默认以左连接的方式进行合并,默认的连接列是DataFrame的行索引,并且,合并两个DataFrame,两个DataFrame中不能有相同的列名(不像merge()方法会自动给相同的列名加后缀...四设置相同列名的后缀 ---- ? lsuffix: 两个DataFrame中有相同的列名,使用lsuffix参数给调用join()的DataFrame设置列名后缀。...rsuffix: 两个DataFrame中有相同的列名,使用rsuffix参数给传入join()的DataFrame设置列名后缀。...join()方法可以用于合并多个DataFrame,传入的时候用列表元组的方式传入。...以上就是Pandas合并方法join()的介绍,如果需要本文代码,可以点击关注公众号“Python碎片”,然后在后台回复“pandas14”关键字获取完整代码。

    3.3K10

    python数据分析专用数据库,与pandas结合,10倍提速+极致体验

    前言 你有想过在 pandas 中直接使用 sql吗?我知道许多小伙伴已经知道一些库也可以做到这种体验,不过他们的性能太差劲了(基于sqlite,其他服务端数据库)。...对于我们这种 pandas 老用户,duckdb 支持 pandas 的 dataFrame 通用底层格式(parquet/arrow等)上并行运行查询,而且没有单独的导入步骤。...同时还支持通配符 默认情况下,duckdb 会把 csv 的第一行也加入到记录中: 可以使用内置函数,通过参数设定一些加载规则: 行4: read_csv_auto 可以设置具体加载文件的设定 不过...---- sql 中有一些语句在特定场景下,会显得"无意义"。比如我希望查询所有的列: 每次都写一句 select * ,有点麻烦。在 duckdb 里面,我们可以直接省略 select 语句。...注意,因为有一些列名有空格,你需要用双引号单引号包围 这些功能都得益于它基于的列式数据储存方式。 再看几个小小的 sql 体验改进。

    2.2K71

    pandas 筛选数据的 8 个骚操作

    loc按标签值(列名和行索引取值)访问,iloc按数字索引访问,均支持单值访问切片查询。除了可以像[]按条件筛选数据以外,loc还可以指定返回的列变量,从行和列两个维度筛选。...比如我们要限定NOX取值只能为0.538,0.713,0.437中。...pandas中where也是筛选,但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的,如果不满足匹配条件,就被赋值为默认的NaN其他指定值。...再比如复杂点的,加入上面的str.contains用法的组合条件,注意条件里有'',两边要用""包住。...它支持三种筛选方式: items:固定列名 regex:正则表达式 like:以及模糊查询 axis:控制是行index列columns的查询 下面举例介绍下。

    29710

    利用query()与eval()优化pandas代码

    本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简,利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义,是pandas中专门执行数据查询的API,其实早在2014年,pandas0.13版本中这个特性就已经出现了,随着后续众多版本的迭代更新,...图2 正常读入数据后,我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询,不同的条件之间用对应的and or& |连接均可: ❝找出类型为「TV Show」且国家不含「美国」的「Kids'...,其中对字段名的命名规范有一定要求:字段名符合Python中对变量命名规范的要求,即变量名完全由「字母」、「数字」、「下划线」构成且不以「数字」开头,这样的字段是可以直接写入query()表达式的。...而pandas中的eval()有两种,一种是top-level级别的eval()函数,而另一种是针对数据框的DataFrame.eval(),我们接下来要介绍的是后者,其与query()有很多相同之处,

    1.5K30

    (数据科学学习手札92)利用query()与eval()优化pandas代码

    本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简,利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。 ?...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义,是pandas中专门执行数据查询的API,其实早在2014年,pandas0.13版本中这个特性就已经出现了,随着后续众多版本的迭代更新...图2   正常读入数据后,我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询,不同的条件之间用对应的and or& |连接均可: 找出类型为TV Show且国家不含美国的Kids' TV...,其中对字段名的命名规范有一定要求:字段名符合Python中对变量命名规范的要求,即变量名完全由字母、数字、下划线构成且不以数字开头,这样的字段是可以直接写入query()表达式的。   ...而pandas中的eval()有两种,一种是top-level级别的eval()函数,而另一种是针对数据框的DataFrame.eval(),我们接下来要介绍的是后者,其与query()有很多相同之处,

    1.7K20
    领券