Python 如何使用eval dataframe方法在自定义函数中返回numpy数组或列表？

我正在使用Python3.X。我正在尝试使用dataframe方法，包括这样的自定义函数

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
df=pd.DataFrame({
‘T’：[0,10,0,10,10,30]，
'P'：[0,0,1000,1000,0,0]，
'S'：[25,25,25,40,40]
})
def自定义（A、B、C）：
#一些操作
aux=pd.DataFrame({
“A”：[0,10,0,10,10,30]，
})
return aux.A#这里是我想要返回numpy数组或列表，或dataframe列的地方
等式='RES=T+@custom（S，T，P）+2'
df.eval（eq，engine='numexpr'，inplace=True）

但我只能在函数中返回一个浮点值或整数值，一个简单的值

所以我想返回一个numpy数组或一个值列表，因为我想使用结果来处理其余的方程变量。我得到这个错误：

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

另一个例子：

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
作为西南部进口海水
从sewater.library导入T90conv
df=pd.DataFrame({
'T'：T90conv（[0,10,0,10,10,30]），
'P'：[0,0,1000,1000,0,0]，
'S'：[25,25,25,40,40]
})
cndr=sw.cndr#它返回一个numpy数组
等式='新=@cndr（S，T，P）'
df.eval（eq，engine='numexpr'，inplace=True）

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可能吗？我可以退哪种类型的？有没有其他方法可以实现这一点？

我无法使用

numexpr

引擎使其工作-它总是给我

TypeError:unhable类型：“numpy.ndarray”

我还尝试将

numpy.ndarray

转换为

list

或

tuple

——它仍然说：

TypeError:不支持的表达式类型：

或

TypeError:不可破坏的类型：'list'

但它确实可以与

python

引擎一起工作：

In [47]: df.eval("NEW = @sw.cndr(S, T, P)", engine='python', inplace=True)

In [48]: df
Out[48]:
      P   S          T       NEW
0     0  25   0.000000  0.498008
1     0  25   9.997601  0.654990
2  1000  25   0.000000  0.506244
3  1000  25   9.997601  0.662975
4     0  40   9.997601  1.000073
5     0  40  29.992802  1.529967

下面的解决方法是什么

In [77]: df = df.assign(RES=sw.cndr(df['S'], df['T'], df['P'])) \
                .eval("RES = T + RES + 2", inplace=False)

In [78]: df
Out[78]:
      P   S          T        RES
0     0  25   0.000000   2.498008
1     0  25   9.997601  12.652591
2  1000  25   0.000000   2.506244
3  1000  25   9.997601  12.660576
4     0  40   9.997601  12.997674
5     0  40  29.992802  33.522769

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您期望/期望的数据集是什么？您不能在没有eval的情况下执行此操作吗？我希望使用函数的返回值进行操作，因为它是另一列。我已经添加了另一个@maxuYes示例，您应该像这样使用

sw.cndr（df['T']，df['P']，df['S']）

而不是使用点符号@maxu@ChesuCR，我无法使用

numexpr

使其工作。使用

engine='python'

-它工作正常…感谢您的解决方案，但我需要直接在表达式中执行。感谢您的帮助下一步是让我选择表达式中可以使用的函数，因为如果用户可以执行任何函数，它可能是一个安全漏洞