Python Pandas 快速插入列，快速筛选数据：强大到飞起的 eval 和 query 函数

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引言

  在使用 Python 的 Pandas 库处理数据时，我们时常需要添加一些新列，时不时添加一列也就算了，同时添加多列(毫无规律的，不使用循环)时是真的气人，还有就是快速选择符合条件的数据框有时也会成为令人难受。

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业务需求 & 效果实现

快到飞起的 eval()

笔者将效果实现分成了几个版本

低端累到不能呼吸版
  最基础的列操作了

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中端客可喘气版
  这个版本借助了循环的帮助，省去了复制粘贴该改数字

已经快了很多

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高端畅顺呼吸版
  使用 eval 函数的同时借助循环的帮助，这里就只是展示 eval 的生成单列的用法。

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同样快到飞起的 query()

功能不多说，看图说话即可，只展示 query 最常用的功能

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总结

  两个函数的简单和最常见的用法不用说大家看图也能够理解，就是省去了打出文件名和中括号，借助循环的力量，找出列索引的规律；在数据清洗/文件批处理中非常常见。

  这两个相对来说冷门一些的函数不仅代码量大大减少，而且在内存执行速度上也会更快；**从版本0.13开始，Pandas 包含了一下实验性的工具允许你直接使用 C 速度操作，避免中间数组的浪费。这些工具是eval()和 query()函数，它们依赖 Numexpr包。**其实这只是这两个函数的冰山一角，各种快捷骚操作还等待着我们去探索 Pandas，Numpy 的快捷函数太多了，所以鲜有人敢自称自己精通 numpy pandas 或者只是其中一个库（熊猫创始人曾在视频中也对此感到无奈）。总的来说，替自己总是忘记快捷函数而感到担忧是完全没有必要的，只需牢记没有最快，只有更快，想得起来就用想不起来就查。

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后记

延伸阅读

• Excel 还在重复输入相同的数据？不用那么麻烦（避免重复输入，批量填充 – 非手动输入与复制粘贴的快捷精准输入的方法）

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精彩回顾

• Python 实现 RFM 模型(详)：用户行为分析模型，商业实践与数据分析实战(含可视化)

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