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pandas.DataFrame.eval — pandas 0.19.2 documentation
MultiIndex / Advanced Indexing
Working with missing data
Merge, join, and concatenate
Reshaping and Pivot Tables
Time Series / Date functionality
IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...)
rpy2 / R interface
Comparison with R / R libraries
Attributes and underlying data
Function application, GroupBy & Window
Computations / Descriptive Stats
Reindexing / Selection / Label manipulation
Combining / joining / merging
Serialization / IO / Conversion
Enter search terms or a module, class or function name.
Evaluate an expression in the context of the calling DataFrame instance.
The expression string to evaluate.
If the expression contains an assignment, whether to return a new DataFrame or mutate the existing.
WARNING: inplace=None currently falls back to to True, but in a future version, will default to False. Use inplace=True explicitly rather than relying on the default.
New in version 0.18.0.
See the documentation for eval() for complete details on the keyword arguments accepted by query().
ret : ndarray, scalar, or pandas object
For more details see the API documentation for eval(). For detailed examples see enhancing performance with eval.
>>> from numpy.random import randn >>> from pandas import DataFrame >>> df = DataFrame(randn(10, 2), columns=list('ab')) >>> df.eval('a + b') >>> df.eval('c = a + b')
pandas 0.19.2 documentation »