Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

3.13

 ハイパフォーマンス

pandas

：

eval()

と

query()

215

3.13.4

 

DataFrame.query()

メソッド

DataFrame

には、文字列を評価する別のメソッド

query()

メソッドが用意されています。次の例

で考えてみましょう。

In[23]: result1 = df[(df.A < 0.5) & (df.B < 0.5)]

result2 = pd.eval('df[(df.A < 0.5) & (df.B < 0.5)]')

np.allclose(result1, result2)

Out[23]: True

DataFrame.eval()

の解説で使用した例と同様に、これは

DataFrame

の列を含む式です。ただし、

DataFrame.eval()

構文を使用して表現することはできません。代わりに、このタイプのフィルタ

処理では、

query()

メソッドが使用できます。

In[24]: result2 = df.query('A < 0.5 and B < 0.5')

np.allclose(result1, result2)

Out[24]: True

ブール値マスク式と比較して、より効率的に計算されることに加え、読みやすくわかりやすく

なっています。また、

query()

メソッドもローカル変数を指定するために

@

文字を使用できます。

In[25]: Cmean = df['C'].mean()

result1 = df[(df.A < Cmean) & (df.B ...