如何将动态字符串变量传入np.array函数，使其解析为表达式数组？

问题场景 #

有动态生成的字符串变量my，示例值如下：

my = "~obr0.isnull(), ~obr1.isnull(), ~obr2.isnull(), ~obr3.isnull(), ~obr4.isnull()"

需要实现：执行itog = np.any(np.array([my]), axis=0)时，效果完全等效于直接编写如下代码：

itog = np.any(np.array([~obr0.isnull(), ~obr1.isnull(), ~obr2.isnull(), ~obr3.isnull(), ~obr4.isnull()]), axis=0)

此前尝试np.fromstring出现弃用警告，改用np.frombuffer触发类型错误，核心原因是这两个方法用于处理二进制/字符串的字节内容，无法解析Python表达式。

可行解决方案 #

方法1：直接使用eval执行表达式 #

将字符串中的内容作为Python表达式执行，生成对应的列表后转为numpy数组：

import numpy as np

# 前提：obr0~obr4是已定义的pandas对象（如Series/DataFrame）
expr_list = eval(f"[{my}]")
itog = np.any(np.array(expr_list), axis=0)

注意：eval会执行字符串中的任意代码，若my来自不可信来源，存在安全风险。

方法2：安全的表达式解析（利用ast模块） #

如果my的来源不可控，先用ast模块验证表达式安全性，再执行：

import ast
import numpy as np

# 解析表达式
tree = ast.parse(f"[{my}]", mode='eval')

# 验证表达式（示例：仅允许调用isnull()方法）
for node in ast.walk(tree):
    if isinstance(node, ast.Call):
        if not (isinstance(node.func, ast.Attribute) and node.func.attr == 'isnull'):
            raise ValueError("仅允许调用isnull()方法")

# 安全执行表达式
expr_list = eval(compile(tree, filename='', mode='eval'))
itog = np.any(np.array(expr_list), axis=0)

这种方式能有效避免执行恶意代码，安全性更高。

方法3：通过变量名规律生成列表（无字符串解析） #

如果变量命名有规律（如obr0到obrN），直接通过变量名获取对象生成表达式列表：

import numpy as np

# 从当前作用域获取所有obr开头的变量
obrs = [locals()[f"obr{i}"] for i in range(5)]
expr_list = [~obr.isnull() for obr in obrs]
itog = np.any(np.array(expr_list), axis=0)

此方法无需解析字符串，安全且可读性强，适合变量命名有规律的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者victor