python - 如何评估包含已定义函数的表达式并返回数值解

Question

我正在将 R 代码转换为 python，但我在 nsolve 函数中遇到了一些错误。

我正在尝试评估一个包含由函数定义的 ifelse 语句的表达式，我的代码取得了进展，但我无法处理变量字典，我只需要一个数字解决方案，因为这一个使用simpy包的nsolve函数，你可以在下面看到我的代码:

from sympy import Symbol, solve, nsolve
from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
import pandas as pd

#Defining ifelse function

def ifelse(cond,yes,no):
   if (cond):
       return(yes)
   else: 
       return (no)  
data = {'A': [10,20,30],
       'B': [20,10,40],
       'FX': ["ifelse(A>B,A-B-x,A+B-x)","ifelse(A+B>20,A+B-x,A*B-x)","ifelse(A<B,A*B-x,A+B-x)"]}
df = pd.DataFrame(data)

x = Symbol("x", real=True)
cols= df.columns
for row in df.iterrows():
   print(nsolve(parse_expr(row["FX"],local_dict=dict({c:row[c] for c in cols}, **{'x':x}) ),x,0))

代码需要返回 30,30,1200 作为解决方案，但它们会出现以下错误:

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

在字典中，我使用了for，因为真实的数据集有数百列，而要解决的函数使用了其中的许多列。

有人知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

row 是一个元组，而不是字典或 pandas 数据系列。为了使代码正常工作，请尝试改用 df.iterrows()。

for _, row in df.iterrows():
    row["FX"]

编辑:此外，函数 ifelse 也应该在字典中定义，因为 parse_expr 无法识别它。所以命令应该是

for _, row in df.iterrows():
    print(nsolve(parse_expr(row["FX"], local_dict=dict({c:row[c] for c in cols}, 
                                                       **{'x':x, "ifelse": ifelse})),x,0))