递归计算新方案，PandasEval优化指南

今日不肯埋头，明日何以抬头！每日一句努力自己的话哈哈~哈喽，今天我将给大家带来一篇《递归函数实现层叠计算，Pandas Eval新方案》，主要内容是讲解等等，感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出，我都会认真看的！大家一起进步，一起学习！

本文介绍如何使用递归函数，结合 Pandas 的 eval 功能，处理包含层叠依赖关系的计算问题。针对数据库中存储的指标数据，其中某些指标的计算依赖于其他指标，通过构建指标缩写与 ID 的映射字典，并利用 eval 函数动态解析和计算公式，最终实现层叠计算的目标。

在实际的数据分析和处理中，经常会遇到指标之间存在依赖关系的情况。例如，某个指标的计算公式中包含了其他指标的缩写，而这些缩写又对应着其他的指标，这些指标可能也依赖于其他的指标，以此类推。为了解决这类问题，可以使用递归函数，结合 Pandas 的 eval 功能，实现层叠计算。

问题描述

假设有一个数据库，其中存储了各种指标的信息，包括指标标题、指标 ID、指标缩写和指标公式。指标公式可能为空，表示该指标可以直接计算得到；也可能包含其他指标的缩写，表示该指标的计算依赖于其他指标。

解决方案

1. 构建指标缩写与 ID 的映射字典

   首先，需要构建一个指标缩写与 ID 的映射字典，方便后续在计算公式中根据缩写查找对应的 ID。可以使用 Pandas 的 set_index 和 to_dict 方法来实现：

   import pandas as pd
   
   # 示例数据
   data = {'Metric Title': ['MetricA', 'MetricB', 'MetricC', 'MetricD'],
           'Metric ID': [234, 567, 452, 123],
           'Metric Abbreviation': ['MA', 'MB', 'MC', 'MD'],
           'Metric Formula': [None, None, 'MA+MB', 'MC*MA']}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 构建指标缩写与 ID 的映射字典
   d = df.set_index('Metric Abbreviation')['Metric ID'].to_dict()
   
   print(d)
   # Output: {'MA': 234, 'MB': 567, 'MC': 452, 'MD': 123}

2. 使用 Pandas Eval 计算公式

   Pandas 的 eval 函数可以动态解析和计算字符串表达式。可以将指标公式作为字符串传递给 eval 函数，并使用第一步构建的字典作为 local_dict 参数，以便在计算公式中查找指标缩写对应的 ID。

   # 找到包含公式的行
   m = df['Metric Formula'].notna()
   
   # 应用 eval 函数计算结果
   df.loc[m, 'Result'] = (df.loc[m, 'Metric Formula']
                            .apply(pd.eval, local_dict=d)
                         )
   
   print(df)
   # Output:
   #   Metric Title  Metric ID Metric Abbreviation Metric Formula    Result
   # 0      MetricA        234                  MA           None       NaN
   # 1      MetricB        567                  MB           None       NaN
   # 2      MetricC        452                  MC          MA+MB     801.0
   # 3      MetricD        123                  MD          MC*MA  105768.0

完整代码示例

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'Metric Title': ['MetricA', 'MetricB', 'MetricC', 'MetricD'],
        'Metric ID': [234, 567, 452, 123],
        'Metric Abbreviation': ['MA', 'MB', 'MC', 'MD'],
        'Metric Formula': [None, None, 'MA+MB', 'MC*MA']}
df = pd.DataFrame(data)

# 构建指标缩写与 ID 的映射字典
d = df.set_index('Metric Abbreviation')['Metric ID'].to_dict()

# 找到包含公式的行
m = df['Metric Formula'].notna()

# 应用 eval 函数计算结果
df.loc[m, 'Result'] = (df.loc[m, 'Metric Formula']
                         .apply(pd.eval, local_dict=d)
                      )

print(df)

注意事项

• pandas.eval 函数执行字符串表达式，因此需要确保表达式的安全性，避免执行恶意代码。
• 如果指标公式中包含复杂的函数或操作，可能需要在 local_dict 中添加相应的函数或变量。
• 本示例假设指标公式中只包含加法和乘法运算，如果包含其他运算，需要相应地修改代码。
• 如果存在循环依赖的情况（例如，MetricA 依赖于 MetricB，MetricB 又依赖于 MetricA），递归函数可能会导致无限循环，需要进行额外的处理。

总结

本文介绍了一种使用递归函数和 Pandas 的 eval 功能，解决层叠计算问题的方法。通过构建指标缩写与 ID 的映射字典，并利用 eval 函数动态解析和计算公式，可以方便地处理包含复杂依赖关系的指标计算问题。在实际应用中，需要注意表达式的安全性，并处理可能存在的循环依赖情况。

今天关于《递归计算新方案，PandasEval优化指南》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号！