Применить функцию exec к pandas DataFrame

У меня есть следующие pandasDataFrame, к которым мне нужно применить функцию exec ко всем строкам.

import pandas as pd
var = 2.5
df = pd.DataFrame(["var*1", "var*3", "var*5"])

Ожидаемый результат

Ожидаемый результат, который мне нужен:

      0
0   2.5
1   7.5
2  12.5

Использование функции exec с применением

Однако, если я сделаю следующее:

df.apply(exec)

или даже:

df.apply(lambda x:exec(x))

Я получаю следующую ошибку:

TypeError: exec() arg 1 должен быть строкой, байтами или кодовым объектом

Использование карты с лямбда-функцией

Другой вариант, который я пробовал, был:

>>> df[0].map(lambda x:exec(x))
0    None
1    None
2    None
Name: 0, dtype: object

Но это не тот результат, которого я ожидаю.

Определение функции

Я даже пытался определить функцию, а затем применить ее:

def execute(x):
    exec("a = " + str(x))
    return a

df[0].apply(execute)

Но результат следующая ошибка:

NameError: имя 'var' не определено

Вопрос

Как я могу получить ожидаемый результат?

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.
0
0
168
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Взгляните на pandas.eval . Вы можете ссылаться на локальные переменные, используя @var синтаксис.

Что касается выполнения произвольного кода, вы должны явно передать локальные переменные как dict и использовать eval для получения возвращаемого значения, например. eval("a + 2", {"a": 1})

Что касается вашего вопроса:

df[0].apply(eval, args=({}, {"var": var}))

Другие вопросы по теме