Использование сложных операций в методе запроса панд

Скажем, у меня есть код ниже,

import pandas as pd
dat = pd.DataFrame({'col1' : [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'col2' : ['A', 'X', 'D', 'Y', 'A', 'D', 'Y', 'X', 'D', 'A']})
dat1 = pd.DataFrame({'col1' : [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'col2' : ['A', 'X', 'D', 'Y', 'A', 'D', 'Y', 'X', 'D', 'A']})
number = dat['col1'].values[dat.shape[0] - 3]
dat1.query("col1 == @number")

теперь вместо использования @number в последней строке я хочу передать весь расчет dat['col1'].values[dat.shape[0] - 3] в методе query.

Есть ли способ добиться этого?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
23
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Каков именно ваш вариант использования? query не поддерживает такое сложное выражение.

Однако вы можете использовать loc с вызываемым объектом, что позволяет вам использовать динамическое выражение в конвейере:

dat1.loc[lambda d: d['col1'].eq(d['col1'].values[d.shape[0] - 3])]

выход:

   col1 col2
7     8    X

Другие вопросы по теме