Python:计算Pandas Dataframe列中的算术字符串

在Python中，要计算Pandas DataFrame列中的算术字符串，可以使用eval()函数。eval()函数可以将字符串作为表达式进行计算，并返回计算结果。

下面是一个示例代码，演示如何使用eval()函数计算Pandas DataFrame列中的算术字符串：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['1+2', '3+4', '5+6'],
        'B': ['7+8', '9+10', '11+12']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算'A'列中的算术字符串
df['A_result'] = df['A'].apply(lambda x: eval(x))

# 计算'B'列中的算术字符串
df['B_result'] = df['B'].apply(lambda x: eval(x))

print(df)

输出结果如下：

     A     B  A_result  B_result
0  1+2   7+8         3        15
1  3+4  9+10         7        19
2  5+6  11+12       11        23

在这个示例中，我们使用eval()函数将字符串作为表达式进行计算，并将计算结果存储在新的列中。通过apply()函数，我们可以对DataFrame中的每个元素应用eval()函数。

需要注意的是，使用eval()函数需要谨慎，因为它可以执行任意的Python代码。确保只在可信任的环境中使用eval()函数，并且不要将用户输入直接传递给eval()函数，以避免安全风险。

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