Слова «опасности» морфологический и фонетический разбор

Объяснение правил деление (разбивки) слова «опасности» на слоги для переноса.
Онлайн словарь Soosle.ru поможет: фонетический и морфологический разобрать слово «опасности» по составу, правильно делить на слоги по провилам русского языка, выделить части слова, поставить ударение, укажет значение, синонимы, антонимы и сочетаемость к слову «опасности».

Содержимое:

• 1 Слоги в слове «опасности»
• 2 Как перенести слово «опасности»
• 3 Морфемный разбор слова «опасности» по составу
• 4 Сходные по морфемному строению слова «опасности»
• 5 Синонимы слова «опасности»
• 6 Антонимы слова «опасности»
• 7 Ударение в слове «опасности»
• 8 Фонетическая транскрипция слова «опасности»
• 9 Фонетический разбор слова «опасности» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)
• 10 Предложения со словом «опасности»
• 11 Сочетаемость слова «опасности»
• 12 Значение слова «опасности»
• 13 Как правильно пишется слово «опасности»

Слоги в слове «опасности»

Количество слогов: 4
По слогам: о-па-сно-сти

---

По правилам школьной программы слово «опасности» можно поделить на слоги разными способами. Допускается вариативность, то есть все варианты правильные. Например, такой:
о-пас-нос-ти

По программе института слоги выделяются на основе восходящей звучности:
о-па-сно-сти

Ниже перечислены виды слогов и объяснено деление с учётом программы института и школ с углублённым изучением русского языка.

---

о — начальный, неприкрытый, открытый, 1 буква

па — средний, прикрытый, открытый, 2 буквы

сно — средний, прикрытый, открытый, 3 буквы
с примыкает к этому слогу, а не к предыдущему, так как не является сонорной (непарной звонкой согласной)

сти — конечный, прикрытый, открытый, 3 буквы
с примыкает к этому слогу, а не к предыдущему, так как не является сонорной (непарной звонкой согласной)

Как перенести слово «опасности»

опа—сности
опас—ности
опасно—сти
опаснос—ти

Морфемный разбор слова «опасности» по составу

опас	корень
н	суффикс
ость	суффикс
ø	нулевое окончание

опасность

Сходные по морфемному строению слова «опасности»

Сходные по морфемному строению слова

вероятность

секретность

индифферентность

пассивность

преступность

Синонимы слова «опасности»

1. риск

2. ненадежность

3. чреватость

4. щекотливость

5. взрывоопасность

6. гроза

7. небезопасность

8. гибельность

9. злокачественность

10. напряженность

11. несчастье

12. угроза

13. самоубийственность

14. серьезность

15. тяжесть

16. рискованность

17. коварность

18. тревожность

19. сейсмоопасность

20. селеопасность

21. дамоклов меч

22. дамоклесов меч

23. тучи собрались

24. тучи сгустились

25. тучи нависли

26. шухер

27. виброопасность

Антонимы слова «опасности»

1. безопасность

Ударение в слове «опасности»

опа́сности — ударение падает на 2-й слог

Фонетическая транскрипция слова «опасности»

[ап`аснаст’и]

Фонетический разбор слова «опасности» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)

Буква	Звук	Характеристики звука	Цвет
о	[а]	гласный, безударный	о
п	[п]	согласный, глухой парный, твёрдый, шумный	п
а	[`а]	гласный, ударный	а
с	[с]	согласный, глухой парный, твёрдый, шумный	с
н	[н]	согласный, звонкий непарный (сонорный), твёрдый	н
о	[а]	гласный, безударный	о
с	[с]	согласный, глухой парный, твёрдый, шумный	с
т	[т’]	согласный, глухой парный, мягкий, шумный	т
и	[и]	гласный, безударный	и

Число букв и звуков:
На основе сделанного разбора делаем вывод, что в слове 9 букв и 9 звуков.
Буквы: 4 гласных буквы, 5 согласных букв.
Звуки: 4 гласных звука, 5 согласных звуков.

Предложения со словом «опасности»

Но при всём при этом они очень любят бои и идут туда даже тогда, когда их жизни угрожает смертельная опасность.

Источник: Джон Котлинг, Парацельс Маггроу и торговец драконами, 2013.

Уж так я устроен, бросаю все свои дела и заботы и лезу с головой в чужие проблемы, если узнаю, что моим друзьям или просто хорошим людям грозит опасность.

Источник: В. А. Чиркова, Портрет прекрасной принцессы, 2014.

Но, с другой стороны, мы не касаемся тех случаев, когда толпе людей угрожает реальная опасность; её может и не существовать, а вот внушить такую идею несложно.

Источник: И. А. Монахова, Ваш домашний наставник.

Сверхэффективный гипноз для начинающих, 2011.

Сочетаемость слова «опасности»

1. смертельная опасность

2. большая опасность

3. серьёзная опасность

4. опасность войны

5. опасность положения

6. общественная опасность преступления

7. в случае опасности

8. чувство опасности

9. ощущение опасности

10. опасность миновала

11. опасность грозит

12. опасность угрожает

13. представлять опасность

14. чувствовать опасность

15. предупредить об опасности

16. (полная таблица сочетаемости)

Значение слова «опасности»

ОПА́СНОСТЬ , -и, ж. 1. Свойство по знач. прил. опасный. (Малый академический словарь, МАС)

Как правильно пишется слово «опасности»

Правописание слова «опасности»
Орфография слова «опасности»

Правильно слово пишется:

Нумерация букв в слове
Номера букв в слове «опасности» в прямом и обратном порядке:

Тон: определение, примеры и типы

Когда мы пишем, читаем или говорим, смысл языка, который мы используем и с которым сталкиваемся, может резко измениться тоном в обмене. Что такое тон? Как создается тон? Какие разные тона существуют? Это все вещи, которые мы будем обсуждать в этой статье.

Мы также рассмотрим некоторые определения, примеры и эффекты тона, чтобы дать вам всестороннее понимание концепции. Вполне вероятно, что тон — это тема, с которой вы уже знакомы, поскольку вы использовали множество разных тонов в разных социальных ситуациях.

Знакомство с тоном

Что такое тон в английском языке? Когда мы читаем роман, мы можем заметить, что по мере развития действия в рассказе или возникновения конфликта тон письма меняется .

Например, это может стать более срочным, если персонаж попал в беду. То же самое верно, когда мы что-то пишем. Например, в электронном письме учителю не обязательно будет уместно использовать непринужденный и юмористический тон; вместо этого мы попытаемся звучать более профессионально и прямолинейно.

Когда мы разговариваем с другими людьми в словесном обмене, тон также невероятно важен. Тона в английской словесной переписке могут значительно повлиять на смысл высказывания или разговора.

Тон может повлиять на смысл, отображаемый в разговоре.

По мере чтения этой статьи мы рассмотрим, что такое тон, несколько примеров различных видов тона и влияние этого тона на письменное и устное общение. На этой ноте приступим!

Определение тона в английском языке

При изучении английского языка определение тона выглядит следующим образом:

Тон относится к использованию высоты тона (насколько высок или низок ваш голос или звук) и другим звуковым качествам такие как громкость и темп (скорость) в языке для создания лексического или грамматического значения . Это означает, что тон создается, когда люди используют высоту тона, чтобы изменить значение грамматики и выбора слов, которые они используют, когда говорят.

В письме, где язык не имеет высоты тона или громкости, тон относится к отношение писателя к предмету или как его точка зрения влияет на настроение текста. Тон в письме также может быть напрямую связан с сюжетом рассказа и тем, как развивается действие. Ощущение тона может быть создано в письменной форме с помощью заглавных букв и пунктуации , а также с помощью стратегического выбора слов, образного языка и образов , но мы рассмотрим это чуть позже.

Различные типы тонов

При изучении английского языка, а также при более широком чтении и социальных взаимодействиях используются различные типы тонов. Различные типы тонов могут иллюстрировать различные виды чувств и отношений и могут использоваться для отражения различных событий, происходящих вокруг вас. Вы также часто обнаружите, что тона могут сочетаться с их противоположностями. Несколько различных примеров пар тонов, которые вы можете найти в английском языке, включают:

• Официальный и неформальный: напр. «Свяжитесь со мной, если вам потребуются дополнительные разъяснения». vs. «Дайте мне знать, если вам понадобится помощь».

• Серьезный или юмористический: напр. «Если эта собака сгрызет еще один мой ботинок, ей придется искать новый дом». против «Ой, Пушистый! Вернись сюда с моей туфлей!

• Оптимистичный или обеспокоенный: напр. «Я знаю, что сейчас все кажется трудным, но всегда есть свет в конце туннеля, вот увидишь!» против «Все идет не так». Я не знаю, как мы протянем этот месяц».

• Агрессивный или дружелюбный: напр. «Если ты думаешь, что собираешься украсть мою работу, тебя ждет грубое пробуждение, приятель!» vs ‘Я так рад, что ты работаешь в моей команде. Вместе мы будем сильнее!»

Эти восемь типов тона могут быть созданы с использованием различных стратегий, которые будут различаться в зависимости от того, является ли обмен письменным или устным . Это также лишь небольшой пример типов тона, которые могут быть созданы при различных взаимодействиях.

Можете ли вы придумать какой-нибудь другой тон? С каким тоном вы часто сталкиваетесь, когда разговариваете со своими друзьями и семьей?

Тоны в примерах на английском языке

Как мы упоминали выше, разные типы тонов могут быть созданы разными способами, и способ доставки также повлияет на методы, используемые для создания тона.

Режим относится к способу , в котором что-то переживается или делается . Когда мы говорим о способе доставки, мы говорим о том, как происходит обмен. Это может быть устно (разговор с другом) или письменно (цепочка электронных писем между коллегами).

Какие стратегии можно использовать для создания различных тонов? Давайте углубимся в изучение:

Стратегии устного создания тона

Если мы вернемся к определению тона, то увидим, что такие вещи, как высота тона, громкость и темп , являются важными факторами, когда речь идет о создании определенного тона.

Таким образом, когда мы говорим, мы можем создавать различные типы тонов, повышая или понижая голос, говоря громче или тише, говоря медленнее или быстрее!

Срочный сигнал

Если вы заметили пожар в классе и хотите предупредить окружающих, вам следует создать сигнал срочности. Вместо того, чтобы сказать что-то спокойное, медленное и тихое, например: «Ребята, мне кажется, там пожар», вы бы сказали что-то вроде «ОГОНЬ! Там пожар! В химической лаборатории пожар! Вы бы создали ощущение срочности, если бы сказали громче , возможно, быстрее, и ваш голос, скорее всего, стал бы повысить высоту тона , так как более высокий голос часто с большей вероятностью будет услышан и привлечет чье-то внимание, чем очень низкий.

Срочный тон голоса означает, что кто-то говорит быстрее, громче и выше, чем обычно.

Серьезный тон

Если у ученика возникают проблемы с учителем из-за того, что он постоянно мешает классу, вполне вероятно, что учитель будет говорить с учеником довольно серьезным тоном. Вместо того, чтобы казаться счастливым и непринужденным и говорить что-то вроде «Привет, Джеймс! Почему бы нам не постараться не мешать одноклассникам, а?»0009 понижая голос , говоря более даже громкость , и говоря довольно медленно , а не очень быстро. Это может звучать примерно так: «Джеймс, я скажу тебе это еще раз, прежде чем привлекать директора. Тебе нужно перестать капризничать в классе и мешать другим».

Восторженный тон

Если бы у вас намечалась большая вечеринка по случаю дня рождения, и вы были бы очень рады этому, в разговоре с друзьями вы бы не сказали что-то вроде: «Да, вечеринка на этих выходных. Я действительно с нетерпением жду этого.’. Вместо этого вы, вероятно, сказали бы что-то вроде: «Это моя вечеринка на этих выходных, ура! Я так взволнован! и вы, вероятно, будете говорить довольно громко , довольно высоким тоном, и вы можете говорить довольно быстро также, чтобы сигнализировать о вашем волнении.

Выбор слова и нелексические звуки разговора

Когда мы участвуем в разговорном общении, мы создаем различные тона не только на основе звуковых качеств нашего голоса (например, громкости, высоты тона и темпа), но и с помощью нашего слова. выбор и использование нелексических звуков разговора .

Нелексический звук разговора любой звук, который человек может использовать в разговоре, который сам по себе не является словом, но тем не менее придает смысл высказыванию . Общие нелексические звуки разговора включают в себя: ааа, ааа, мм-хм, угу, э-э, ммм и т. д. Эти звуки можно использовать для придания смысла тому, что уже было сказано, и, следовательно, влиять на передачу различных тонов или отношение, или может быть использован для управления различными аспектами разговора.

В приведенном выше примере тона «срочно» нет нелексических звуков разговора, однако повторяющееся слово «пожар» подчеркивает срочность, подчеркивая опасность ситуации. Пример «серьезного» тона показывает, как нелексический звук разговора «ха» отвлекает от чувства серьезности, делая высказывание учителя более знакомым и непринужденным.

Напротив, учитель, использующий фразу «еще раз», показывает нам, что это повторяющееся нарушение, которое поэтому заслуживает более серьезной реакции. Наконец, в примере с «взволнованным» тоном нелексические звуки разговора «вуху» и «аааа» используются для усиления возбуждения говорящего, способствуя возбужденному тону.

Различные тона на письме

Как мы уже говорили в начале этой статьи, буквальная высота и громкость на письме не существуют. Это означает, что сценаристы должны использовать разные стратегии, чтобы передать ощущение того, что персонажи говорят громче или тише, с более высоким или низким тоном, быстрее или медленнее. Это может быть достигнуто за счет использования заглавные буквы и знаки препинания.

Давайте рассмотрим несколько примеров. Мы будем использовать те же тона, которые мы исследовали для словесных примеров, и мы также будем использовать те же сценарии. Давайте представим, что каждый из этих сценариев произошел в художественном произведении.

Срочный тон

‘Из окна химической лаборатории идет дым’. Сара пробормотала, когда ее глаза расширились.

‘Что ты сказал?’ Мисс Смит перестала писать на доске и обернулась.

‘Дым идет из окна химии! ПОЖАР! Все быстро, пожар! Нам нужно уходить, СЕЙЧАС! Сара вскочила, опрокинув стул.

В этом примере ученица по имени Сара заметила дым и сначала почти ошеломлена им. Ее тон быстро становится более настойчивым, когда учительница, мисс Смит, побуждает ее повторить то, что она сказала. Использование восклицательных знаков после каждого предложения показывает, что Сара говорит громче, и слова, которые полностью .0009 с заглавной буквы («ПОЖАР» и «СЕЙЧАС») иллюстрируют, что она сейчас кричит, что добавляет суровости чувству безотлагательности.

Серьезный тон

Мисс Смит обернулась, услышав, как пенал с грохотом упал на пол. Джеймс столкнул пенал Бет с ее стола в третий раз за неделю. Бет покраснела от смущения или гнева, никто не мог быть в этом уверен. Джеймс откинулся на спинку стула и скрестил руки на груди, ухмыляясь.

‘Джеймс. Мне нужно, чтобы вы немедленно собрали свои вещи и отправились в офис мистера Джонса. Это будет последний раз, когда вы срываете мой урок. Голос мисс Смит был холоден как сталь.

В этом примере персонаж Джеймса неоднократно срывал урок мисс Смит, беспокоя другого ученика, и мисс Смит решила, что с него хватит. Вместо того, чтобы использовать множество знаков препинания, которые передавали бы сильные эмоции или увеличивали громкость, предложения мисс Смит короткие, простые и заканчиваются точками . Это создает серьезный, почти угрожающий тон , поскольку это довольно бесчувственная манера говорить.

Говоря серьезным тоном, человек может звучать почти угрожающе и бесчувственно.

Возбужденный тон

‘Аааа Беллааааа!’ — взвизгнула Нэнси через плечо Беллы.

‘Боже мой, что? Это было так громко и ненужно». Белла игриво оттолкнула Нэнси.

‘Угадай, чей сегодня день рождения через пять дней… МОЙ!!!’ Крик Нэнси сопровождался небольшим танцем.

В этом примере мы можем сделать вывод, что Нэнси рада своему дню рождения, если мы посмотрим на повторяющиеся буквы в «Ааааа Беллаааа!» которые создают впечатление, что эти два слова равны более растянутый, чем , а не короткий и напористый. Использование нескольких восклицательных знаков также показывает, что Нэнси говорит на более высокой громкости , что является обычным признаком волнения. Мы также видим, что слово «мой» написано всеми заглавными буквами, что предполагает, что Нэнси кричала это, снова подчеркивая тон возбуждения.

Выбор слов и образы

Тон в письме может быть создан не только тем, как писатель изображает речь персонажа, но и вариантов слов они используют и изображений они создают.

В примере с огнем, например, тот факт, что глаза Сары расширяются, указывает на то, что ее что-то потрясло. Это физическое описание усиливает ощущение безотлагательности , рисуя ментальную картину в сознании читателя. Другими словами, образы также можно использовать для усиления тона в письме. В примере с «серьезным» тоном сравнение «холодный как сталь» используется для описания голоса мисс Смит. Это усиливает серьезный тон, давая читателю более яркое представление о сцене. В примере с днем ​​рождения нам говорят, что Нэнси исполнила «небольшой танец», крича о своем дне рождения. Это сильный визуальный образ, который заключает в себе волнение.

Образный язык и тон

Еще один шаг вперед: тон также может быть создан с помощью приемов изобразительного языка, таких как метафоры, сравнения и другие литературные приемы. Давайте посмотрим на некоторые из этих устройств:

Метафоры

Лысая голова Дэвида была сияющим маяком в море волосатых голов в толпе.

Эта метафора подчеркивает сияние головы Давида, сравнивая ее с маяком, торчащим из «моря волосатых голов». Это создает довольно юмористический тон, поскольку язык, используемый для описания головы Дэвида, не является отрицательным, но все же ярко подчеркивает тот факт, что он лысый. Если читатель попытается изобразить эту сцену более буквально в соответствии с метафорой, то мысленный образ получится довольно забавным.

‘Ветер пронесся по комнате, раздул шторы с одного конца и выкинул с другого, как бледные флаги, скрутив их вверх, к матовому свадебному торту на потолке.’ ¹

В этом примере из Великий Гэтсби Фицджеральд сравнивает потолок с «замороженным свадебным тортом», что предполагает, что потолок имеет очень замысловатый дизайн. Это описание создает оттенок роскоши и богатства, поскольку демонстрирует, насколько богато и тщательно отделан дом Бьюкенена. В этой метафоре также может быть легкое чувство насмешки или презрения, как если бы рассказчик, Ник, считает богато украшенный потолок смешным.

Similes

Когда Трейси поскользнулась на обледенелом тротуаре, она почувствовала безошибочный хруст в лодыжке, и боль нахлынула на нее, как цунами.

В этом примере боль, которую чувствует Трейси, сравнивается с цунами, что показывает читателю, насколько сильной и всеобъемлющей должна быть боль. Это яркое описание создает тон страха и серьезности, поскольку читатель остается неуверенным в том, в каком состоянии останется Трейси. Читатель также может представить, насколько ужасным должен быть опыт перелома лодыжки, что подчеркивает это чувство страха.

‘Его забавный ротик был натянут луком,

И борода на подбородке была бела, как снег’. ²

В этом отрывке из книги Клемента Кларка Мура «Визит святого Николая» два сравнения используются для описания черт лица святого Николая. Во-первых, его улыбка уподобляется стрелковому луку, а во-вторых, говорят, что его борода бела как снег. Оба эти сравнения рисуют мысленный образ святителя Николая как веселого и доброжелательного персонажа, и это создает дружеский и уютный тон. Ощущение уюта подчеркивается отсылкой к снегу – борода святого Николая может и снежная, но дети, ждущие его, закутались в свои кроватки!

Олицетворение

Старая скрипучая лодка протестующе застонала, когда волны несколько раз ударили ее о край причала.

В этом примере мы видим, что лодка олицетворяется (с учетом человеческих атрибутов) тем, как она «застонала в знак протеста». Лодки, очевидно, не могут целенаправленно стонать, и они также не способны чувствовать неудовлетворенность, поэтому такое использование олицетворения создает тон ожидания, как будто повторяющийся удар лодки о причал может причинить какой-то ущерб. Читатель может почувствовать, что плохая погода может быть причиной неуправляемых волн, а плохая погода часто является признаком несчастных случаев, которые вот-вот произойдут.

‘Маленькая собачка рассмеялась, увидев такое веселье,

и Блюдо убежало с Ложкой.’

В известной английской детской песенке Hey Diddle Diddle нам говорят, что Блюдо убежало с Ложкой. Ни тарелка, ни ложка не могут убежать, не говоря уже о том, чтобы убежать вместе в потенциально романтической манере, так что это пример персонификации. Это создает тон веселья и фантазии, создавая почти сказочную сцену.

Тон — ключевые выводы

• Тон относится к использованию высоты тона, громкости и темпа в речи для создания смысла, а в письменной речи относится к позиции или точке зрения пишущего.
• Существует множество различных типов тонов, которые можно создать с помощью различных методов, таких как выбор определенных слов, более громкая речь или изменение высоты нашего голоса.
• Нелексические звуки разговора — это любые звуки, которые не являются словами, но придают смысл высказыванию.
• В тексте тон можно создать с помощью знаков препинания и заглавных букв, а также с помощью выбора слов и использования изображений.
• Тон очень важен во всех видах общения, так как он может резко изменить смысл сказанного.

---

¹ . Ф.С.Фицджеральд, Великий Гэтсби. 1925

² . CC Мур. Визит Святого Николая . 1823

python — Динамическое вычисление выражения из формулы в Pandas

Вы можете использовать 1) pd.eval() , 2) df.query() или 3) df.eval() . Их различные особенности и функциональные возможности обсуждаются ниже.

Примеры будут включать эти кадры данных (если не указано иное).

 np.random.seed(0)
df1 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), столбцы=список('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), столбцы=список('ABCD'))
df3 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), столбцы=список('ABCD'))
df4 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (5, 4)), столбцы=список('ABCD'))
 

---

Это «Отсутствующее руководство», которое должно содержать документ pandas. Примечание: из трех обсуждаемых функций pd.eval является наиболее важной. df.eval и df.query

вызов пд.эвал под капот. Поведение и использование более или менее непротиворечивый по всем трем функциям, с некоторыми незначительными семантическими вариации, которые будут освещены позже. Этот раздел будет ввести функциональность, общую для всех трех функций, включая (но не ограничиваясь) разрешенный синтаксис , правила приоритета и ключевые аргументы.

pd.eval может вычислять арифметические выражения, которые могут состоять из переменных и/или литералов. Эти выражения должны передаваться как строки. Итак, , чтобы ответить на вопрос , как указано, вы можете сделать

 x = 5
pd.eval("df1.A + (df1.B * x)")
 

Здесь следует обратить внимание:

1. Все выражение представляет собой строку
2. df1 , df2 и x относятся к переменным в глобальном пространстве имен, они подбираются eval при разборе выражения
3. Доступ к определенным столбцам осуществляется с помощью индекса доступа атрибута. Вы также можете использовать "df1['A'] + (df1['B'] * x)" для того же эффекта.

Я рассмотрю конкретную проблему переназначения в разделе, объясняющем атрибут target=... ниже. А пока вот более простые примеры допустимых операций с pd.eval :

 pd.eval("df1.A + df2.A") # Допустимо, возвращает объект pd.Series
pd.eval("abs(df1) ** .5") # Верно, возвращает объект pd.DataFrame
 

…и так далее. Условные выражения также поддерживаются таким же образом. Приведенные ниже операторы являются допустимыми выражениями и будут оцениваться движком.

 pd.eval("df1 > df2")
pd.eval("df1 > 5")
pd.eval("df1 < df2 и df3 < df4")
pd.eval("df1 в [1, 2, 3]")
pd.eval ("1 < 2 < 3")
 

Список всех поддерживаемых функций и синтаксиса можно найти в документации. В общем,

• Арифметические операции кроме сдвига влево ( << ) и операторы сдвига вправо ( >> ), например, df + 2 * pi/s ** 4 % 42 - the_golden_ratio
• Операции сравнения, включая цепные сравнения, например, 2 < df < df2
• Логические операции, например, df < df2 и df3 < df4 или не df_bool список и кортеж литералы, например, [1, 2] или (1, 2)
• Доступ к атрибуту, например, дф. а
• Выражения нижнего индекса, например, df[0]
• Простая оценка переменной, например, pd.eval('df') (это не очень полезно)
• Математические функции: sin, cos, exp, log, expm1, log1p, sqrt, sinh, cosh, tanh, arcsin, arccos, arctan, arccosh, arcsinh, arctanh, abs и арктан2.

В этом разделе документации также указаны синтаксические правила, которые не поддерживаются, в том числе

set / dict литералы, операторы if-else, циклы, включения и выражения генератора.

Из списка очевидно, что вы также можете передавать выражения, включающие индекс, например

 pd.eval('df1.A * (df1.index > 1)')
 

1a) Выбор парсера: аргумент

parser=...

pd.eval поддерживает две разные опции парсера при разборе строки выражения для создания синтаксического дерева: pandas и python . Основное различие между ними подчеркивается немного отличающимися правилами приоритета.

Используя синтаксический анализатор по умолчанию pandas , перегруженные побитовые операторы и и | , которые реализуют векторизованные операции AND и OR с объектами pandas, будут иметь тот же приоритет оператора, что и , , или . Итак,

 pd.eval("(df1 > df2) & (df3 < df4)")
 

Будет таким же, как

 pd.eval("df1 > df2 & df3 < df4")
# pd.eval("df1 > df2 & df3 < df4", parser='pandas')
 

А также то же, что и

 pd.eval("df1 > df2 и df3 < df4")
 

Здесь скобки необходимы. Чтобы сделать это обычно, круглые скобки потребуются для переопределения более высокого приоритета побитовых операторов:

 (df1 > df2) & (df3 < df4)
 

Без этого мы получим

 df1 > df2 & df3 < df4
ValueError: истинное значение DataFrame неоднозначно. Используйте a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() или a.all().
 

Используйте parser='python' , если вы хотите сохранить согласованность с фактическими правилами приоритета операторов python при оценке строки.

 pd.eval("(df1 > df2) & (df3 
 Другое различие между двумя типами синтаксических анализаторов заключается в семантике операторов  ==  и  !=  с узлами списка и кортежа, которые имеют семантику, аналогичную 
  в  и  не в  соответственно, при использовании  "панды"  парсер. Например,
 pd.eval("df1 == [1, 2, 3]")
 
 Действителен и будет работать с той же семантикой, что и
 pd.eval("df1 in [1, 2, 3]")
 
 OTOH,  pd.eval("df1 == [1, 2, 3]", parser='python')  выдаст ошибку  NotImplementedError .
 1b) Выбор бэкенда: 
 engine=...  аргумент
 Есть два варианта -  numexpr  (по умолчанию) и  python  .  numexpr  использует серверную часть numexpr, оптимизированную для повышения производительности.
 С серверной частью Python ваше выражение оценивается так же, как просто передача выражения в функцию Python  eval . У вас есть возможность выполнять больше внутренних выражений, например, строковые операции.
 df = pd.DataFrame({'A': ['abc', 'def', 'счеты']})
pd.eval('df.A.str.contains("ab")', engine='python')
0 Верно
1 Ложь
2 Правда
Имя: A, dtype: bool
 
 
 К сожалению, этот метод предлагает  no  не имеет преимуществ в производительности по сравнению с движком  numexpr , и очень мало мер безопасности, гарантирующих, что опасные выражения не оцениваются, поэтому   используйте на свой страх и риск   ! Обычно не рекомендуется менять эту опцию на  'python' , если вы не знаете, что делаете.
 1c) 
 local_dict  и  global_dict  arguments
 Иногда бывает полезно предоставить значения для переменных, используемых внутри выражений, но не определенных в настоящее время в вашем пространстве имен. Вы можете передать словарь до  local_dict 
 Например:
 pd.eval("df1 > thresh")
UndefinedVariableError: имя «thresh» не определено
 
 Ошибка, так как  порог  не определен. Однако это работает:
 pd.eval("df1 > thresh", local_dict={'thresh': 10})
 
 Это полезно, когда у вас есть переменные для ввода из словаря. В качестве альтернативы, с движком Python вы можете просто сделать это:
 mydict = {'thresh': 5}
# Словарные значения с ключами *string* не могут быть доступны без
# используя движок 'python'.
pd.eval('df1 > mydict["thresh"]', engine='python')
 
 Но это, возможно, будет  намного  медленнее, чем использование механизма  'numexpr'  и передача словаря в  local_dict  или  global_dict  . Надеюсь, это должно стать убедительным аргументом в пользу использования этих параметров.
 1d) Аргумент 
 target  (+  вместо  ) и выражения присваивания
 Это не часто требуется, потому что обычно есть более простые способы сделать это, но вы можете присвоить результат  pd.eval  в объект, который реализует  __getitem__ , такой как  dict  s и (как вы уже догадались) DataFrames.
 Рассмотрим пример в вопросе
 х = 5
df2['D'] = df1['A'] + (df1['B'] * x)
 
 Чтобы присвоить столбец "D"  df2  , мы делаем
 pd.eval('D = df1.A + (df1.B * x)', target=df2)
   А Б В Г
0 5 9 8 5
1 4 3 0 52
2 5 0 2 22
3 8 1 3 48
4 3 7 0 42
 
 Это не модификация 9 на месте0303 df2  (но можно... читать дальше). Рассмотрим другой пример:
 pd.eval('df1.A + df2.A')
0 10
1 11
2 7
3 16
4 10
тип: int32
 
 Если вы хотите (например) присвоить это обратно DataFrame, вы можете использовать аргумент  target  следующим образом:
 df = pd.DataFrame(columns=list('FBGH'), index=df1.index )
дф
     Ф Б Г Ч
0 НаН НаН НаН НаН
1 НаН НаН НаН НаН
2 НаН НаН НаН НаН
3 НаН НаН НаН НаН
4 НаН НаН НаН НаН
df = pd.eval('B = df1.A + df2.A', цель=df)
# Похожий на
# df = df.assign(B=pd.eval('df1.A + df2.A'))
дф
     Ф Б Г Ч
0 NaN 10 NaN NaN
1 NaN 11 NaN NaN
2 NaN 7 NaN NaN
3 NaN 16 NaN NaN
4 NaN 10 NaN NaN
 
 Если вы хотите выполнить мутацию на месте  df  , установите  inplace=True  .
 pd.eval('B = df1.A + df2.A', target=df, inplace=True)
# Похожий на
# df['B'] = pd.eval('df1.A + df2.A')
дф
     Ф Б Г Ч
0 NaN 10 NaN NaN
1 NaN 11 NaN NaN
2 NaN 7 NaN NaN
3 NaN 16 NaN NaN
4 NaN 10 NaN NaN
 
 Если  вместо  устанавливается без цели, возникает ошибка  ValueError .
 Хотя с аргументом  target  интересно поиграться, вам редко придется его использовать.
 Если вы хотите сделать это с помощью  df.eval  , вы должны использовать выражение, включающее присваивание:
 df = df.eval("B = @df1.A + @df2.A")
# df.eval("B = @df1.A + @df2.A", inplace=True)
дф
     Ф Б Г Ч
0 NaN 10 NaN NaN
1 NaN 11 NaN NaN
2 NaN 7 NaN NaN
3 NaN 16 NaN NaN
4 NaN 10 NaN NaN
 
  Примечание 
 Одним из непреднамеренных применений  pd.eval  является разбор литеральных строк способом, очень похожим на  ast.literal_eval  :
 pd.eval("[1, 2, 3]")
массив ([1, 2, 3], dtype = объект)
 
 Он также может анализировать вложенные списки с помощью механизма  'python' :
 pd. eval("[[1, 2, 3], [4, 5], [10]]", engine='python' )
[[1, 2, 3], [4, 5], [10]]
 
 И списки строк:
 pd.eval(["[1, 2, 3]", "[4, 5]", "[10]"], engine='python')
[[1, 2, 3], [4, 5], [10]]
 
 Однако проблема возникает для списков длиной более 100:
 pd.eval(["[1]"] * 100, engine='python') # Работает
pd.eval(["[1]"] * 101, двигатель='питон')
AttributeError: объект «PandasExprVisitor» не имеет атрибута «visit_Ellipsis»
 
 Дополнительную информацию об этой ошибке, ее причинах, исправлениях и обходных путях можно найти здесь.
 Как упоминалось выше,  df.eval  вызывает  pd.eval  под капотом с небольшим сопоставлением аргументов. Исходный код версии 0.23 показывает следующее:
 def eval(self, expr, inplace=False, **kwargs):
    из pandas.core.computation.eval импортировать eval как _eval
    на месте = validate_bool_kwarg (на месте, 'на месте')
    разрешители = kwargs.pop('разрешители', нет)
    kwargs['уровень'] = kwargs. pop('уровень', 0) + 1
    если резолверы равны None:
        index_resolvers = self._get_index_resolvers()
        решатели = dict(self.iteritems()), index_resolvers
    если «цель» не в kwargs:
        kwargs['цель'] = я
    kwargs['resolvers'] = kwargs.get('resolvers', ()) + tuple(resolvers)
    вернуть  _eval(expr, inplace=inplace, **kwargs)  
  eval  создает аргументы, выполняет небольшую проверку и передает аргументы в  pd.eval  .
 Подробнее см.:  Когда использовать DataFrame.eval() по сравнению с pandas.eval() или Python eval() 
 2a1) 
 Выражения с кадрами данных и выражениями серий 
 Для динамических запросов связанных со всеми кадрами данных, вам следует предпочесть  pd.eval  . Например, нет простого способа указать эквивалент  pd.eval("df1 + df2")  при вызове  df1.eval  или  df2.eval  .
 2a2) 
 Указание имен столбцов 
 Еще одно существенное отличие заключается в способе доступа к столбцам. Например, чтобы добавить два столбца "A" и "B" в  df1  , вы должны вызвать  pd.eval  со следующим выражением:
 pd.eval("df1.A + df1.B")
 
 При использовании df.eval вам нужно указать только имена столбцов:
 df1.eval("A + B")
 
 Поскольку в контексте  df1  ясно, что «A» и «B» относятся к именам столбцов.
 Вы также можете ссылаться на индекс и столбцы, используя  индекс  (если индекс не имеет имени, в этом случае вы должны использовать имя).
 df1.eval("А + индекс")
 
 Или, в более общем случае, для любого DataFrame с индексом, имеющим 1 или более уровней, вы можете ссылаться на уровень k  th  индекса в выражении, используя переменную  «ilevel_k» , которая означает « i  ndex at  level k  ". IOW, приведенное выше выражение можно записать как  df1.eval("A + ilevel_0")  .
 Эти правила также применимы к  df. query  .
 2a3) 
 Доступ к переменным в локальном/глобальном пространстве имен 
 Перед переменными, предоставленными внутри выражений, должен стоять символ «@», чтобы избежать путаницы с именами столбцов
 A = 5
df1.eval("А > @А")
 
 То же самое касается запроса   .
 Само собой разумеется, что ваши имена столбцов должны соответствовать правилам именования действительных идентификаторов в Python, чтобы быть доступными внутри  оценка  . См. здесь список правил именования идентификаторов.
 2a4) 
 Многострочные запросы и присваивания 
 Малоизвестный факт заключается в том, что  eval  поддерживает многострочные выражения, которые имеют дело с присваиванием (тогда как  запрос  не поддерживает). Например, чтобы создать два новых столбца «E» и «F» в df1 на основе некоторых арифметических операций над некоторыми столбцами и третий столбец «G» на основе ранее созданных «E» и «F», мы можем сделать
 df1. eval("""
Е = А + В
F = @df2.A + @df2.B
Г = Э >= Ф
""")
   А Б В Г Д Е Ж З
0 5 0 3 3 5 14 Неверно
1 7 93 5 16 7 Правда
2 2 4 7 6 6 5 Правда
3 8 8 1 6 16 9 Правда
4 7 7 8 1 14 10 Правда
 
 Полезно думать о  df.query  как о функции, которая использует  pd.eval  как подпрограмму.
 Обычно запрос   (как следует из названия) используется для оценки условных выражений (т. е. выражений, результатом которых являются значения True/False) и возврата строк, соответствующих результату  True . Затем результат выражения передается в  loc  (в большинстве случаев), чтобы вернуть строки, удовлетворяющие выражению. Согласно документации,
 Результат вычисления этого выражения сначала передается в  DataFrame.loc  и если это не удается из-за многомерного ключа
(например, DataFrame), то результат будет передан в  DataFrame.__getitem__()  .
 Этот метод использует функцию верхнего уровня  pandas. eval()  для оценки
прошел запрос.
 С точки зрения подобия,  query  и  df.eval  похожи в том, как они обращаются к именам столбцов и переменным.
 Это ключевое различие между ними, как упоминалось выше, заключается в том, как они обрабатывают результат выражения. Это становится очевидным, когда вы фактически запускаете выражение через эти две функции. Например, рассмотрим
 df1.A
0 5
1 7
2 2
3 8
4 7
Имя: A, dtype: int32
df1.Б
0 9
1 3
2 0
3 1
4 7
Имя: B, dtype: int32
 
 Чтобы получить все строки, где "A" >= "B" в  df1  , мы должны использовать  eval  следующим образом:
 m = df1.eval("A >= B")
м
0 Верно
1 Ложь
2 Ложь
3 Правда
4 Правда
тип: логический
 
  m  представляет собой промежуточный результат, полученный путем вычисления выражения «A >= B». Затем мы используем маску для фильтрации  df1  :
 df1[m]
# df1.loc[м]
   А Б В Г
0 5 0 3 3
3 8 8 1 6
4 7 7 8 1
 
 Однако с запросом   , промежуточный результат "m" напрямую передается в  loc  , поэтому с  query  вам просто нужно будет выполнить
 df1. query("A >= B")
   А Б В Г
0 5 0 3 3
3 8 8 1 6
4 7 7 8 1
 
 С точки зрения производительности, это  точно такое же, как и .
 df1_big = pd.concat([df1] * 100000, ignore_index=Истина)
%timeit df1_big[df1_big.eval("A >= B")]
%timeit df1_big.query("A >= B")
14,7 мс ± 33,9 мкс на цикл (среднее значение ± стандартное отклонение для 7 запусков по 100 циклов в каждом)
14,7 мс ± 24,3 мкс на цикл (среднее значение ± стандартное отклонение для 7 запусков по 100 циклов в каждом)
 
 Но последний более лаконичен и выражает ту же операцию за один шаг.
 Обратите внимание, что вы также можете делать странные вещи с  запросом  вроде этого (например, возвращать все строки, проиндексированные df1.index)
 df1.query("index")
# То же, что и df1.loc[df1.index] # Бессмысленно,... Я знаю
   А Б В Г
0 5 0 3 3
1 7 9 3 5
2 2 4 7 6
3 8 8 1 6
4 7 7 8 1
 
 Но не надо.
 Итог: используйте  запрос  при запросе или фильтрации строк на основе условного выражения.