data science - python - pandas queries

¡Hola Oscar!

Ambas sintaxis son válidas y producirán el mismo resultado. Sin embargo, en cuanto a la velocidad de ejecución, la sintaxis de corchetes es ligeramente más rápida que la sintaxis de consulta. Esto se debe a que la sintaxis de corchetes utiliza la indexación de Pandas, que es más rápida que la función de consulta.

En general, la diferencia de velocidad es pequeña y puede no ser significativa en conjuntos de datos pequeños. Sin embargo, en conjuntos de datos más grandes, la diferencia puede ser más notable.

Aquí te dejo un ejemplo para que puedas comparar la velocidad de ejecución en tu propio código:

import pandas as pd
import numpy as np
import timeit

# Crear un DataFrame de ejemplo
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(1, 100, 100000),
                   'B': np.random.randint(1, 100, 100000),
                   'C': np.random.choice(['Motor Diesel', 'Gasolina'], 100000),
                   'D': np.random.choice([True, False], 100000)})

# Medir el tiempo de ejecución de la sintaxis de corchetes
start_time = timeit.default_timer()
df[(df.C == 'Motor Diesel') & (df.D)]
print("Tiempo de ejecución de corchetes:", timeit.default_timer() - start_time)

# Medir el tiempo de ejecución de la sintaxis de consulta
start_time = timeit.default_timer()
df.query('C == "Motor Diesel" and D')
print("Tiempo de ejecución de consulta:", timeit.default_timer() - start_time)

Espero que esta información te haya sido útil. ¡Buenos estudios!

muchas gracias Rafaela :)