Python 熊猫-有没有办法在一个数据帧中同时进行多个操作？

我有以下代码，这些代码将使用从配置文件动态生成的不同查询执行150多万次

我并没有试图优化查询条件，我只是想看看，与其在不同的列中执行3次查询，我是否可以执行一次查询并获得相同的结果

csv_file_profit = pd.read_csv('C:\\Users\\test_data.csv')

if query_str:
    profit_sum = csv_file_profit.query(query_str)['P/L'].sum()
    trans_count = csv_file_profit.query(query_str)['Tran ID'].count()
    atr_profit_sum = csv_file_profit.query(query_str)['Max ATR Profit'].sum()

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有没有更快的方法获得相同的结果？

一个改进是计算过滤后的数据帧一次，然后 对该过滤结果执行进一步计算。比如：

if query_str:
    filtered = csv_file_profit.query(query_str)
    profit_sum = filtered['P/L'].sum()
    trans_count = filtered['Tran ID'].count()
    atr_profit_sum = filtered['Max ATR Profit'].sum()

在非常有限的时间内，执行时间大约是代码的50%

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数据帧（4行）。对于更大的数据帧，差异应该更大。

what is

query\u str

它是一个字符串，包含在执行150万次时动态生成的查询，if子句在循环中，并且在每次迭代中，查询\u str都被分配了不同的值。我想看到的不是优化我无法更改的查询，而是我可以在一条指令中执行这3个操作吗？每行执行相同的查询3次，只是为了得到不同的聚合，2个和和以及它们在不同列中执行相同查询的计数