本文介绍了pandas DataFrame中的query和eval方法，用于高效筛选和计算数据。query方法利用类似SQL的语法进行布尔表达式筛选，而eval方法则用于执行字符串表达式以实现快速计算。结合这两个方法，可以提升数据处理的效率和便利性。
在使用Python进行数据处理和分析时，pandas是一个十分强大且常用的工具。pandas提供了DataFrame这个数据结构，可以方便地进行数据操作和计算。在DataFrame中，query和eval这两个方法提供了一种更加高效和简洁的方式来筛选和计算数据。
首先，我们将介绍query方法。该方法允许我们通过布尔表达式来筛选DataFrame中的数据。query方法采用类似于SQL的语法，可以使用各种逻辑运算符（例如==、!=、>、<、>=、<=）以及与、或和非逻辑运算符（&、|、~）。
下面是一个示例，展示了如何使用query方法来筛选DataFrame中的数据：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'name': 
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