8.3 使用 query() 和 eval() 提高性能

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8.3 使用 query() 和 eval() 提高性能 Pandas 性能优化：和的妙用 8.3.1 ：高效的数据筛选方法允许你使用字符串表达式来筛选 DataFrame 中的数据。它比传统的布尔索引更加简洁易懂，而且在某些情况下，性能也更胜一筹。语法: expr: 字符串表达式，用于筛选数据。 inplace: 是否修改原始 DataFrame。 kwargs: 传递给表达式的其他变量。示例: 性能对比: 在大多数情况下，的性能优于传统的布尔索引，尤其是在处理大型数据集和复杂查询时。这是因为内部使用了库，它能够对表达式进行优化，并利用多线程加速计算。的优势: 简洁易懂: 使用字符串表达式，代码更易读。性能提升: 利用优化计算。