Python的pandas库中的pandas.eval()函数可以对字符串表达式进行快速的数值计算，类似于NumPy的np.eval()函数，但是更适用于pandas中的DataFrame和Series对象。该函数返回计算结果。
pandas.eval()函数可以使用多种运算符和函数，比如加减乘除、逻辑运算、位运算、括号运算、数学函数等。该函数还支持向函数内部传递pandas的DataFrame或Series对象，并可以在表达式中使用列名。
要调用pandas.eval()函数，我们需要使用pandas库的DataFrame或Series对象，用字符串表示要计算的表达式，以及可选参数locals和globals，它们可以用于指定计算表达式时的本地和全局命名空间。示例代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
# 计算表达式并赋值给新列F
df['F'] = pd.eval('sin(df.A) + cos(df.B) - tan(df.C)', engine='python')
在上述示例代码中，我们创建了一个5列1000行的DataFrame对象df，并使用pd.eval()函数计算了一个含有三个sin、cos、tan函数的表达式并将其赋值给df中的新列F。
pandas.eval()函数的优点在于，在处理大规模数据时具有快速计算和节省内存的优势。例如，它能够对每个DataFrame的列分别进行计算，并分配一次新的输出。
注意：使用pandas.eval()函数计算表达式时，应注意表达式的语法和安全性。为了避免注入攻击和不安全语句的执行，建议使用安全模式并限制可能传递的全局变量。