是否可以编译或保存Pandas查询语句以便后续重复使用？

Pandas原生没有直接支持你示例中调用pd.DataFrame.query()生成可复用查询对象的写法，但有两种和需求匹配度很高的实现方式，使用体验和预编译复用效果接近：

方案1：高阶函数封装（最推荐） #

这种方式和你预期的调用逻辑完全一致，仅调用形式略有差异，无侵入性：

def create_query(query_str: str):
    def run_query(df):
        return df.query(query_str)
    return run_query

# 预定义查询，相当于你要的query_object
query_object = create_query('a > 5 & b < 9')

# 直接应用到不同的DataFrame上
res1 = query_object(mydf1)
res2 = query_object(mydf2)

如果一定要贴合你示例中mydf1.query_object()的调用形式，可以给DataFrame绑定自定义属性，但不建议大规模使用，容易污染类命名空间：

# 绑定固定查询到DataFrame类
pd.DataFrame.query_object = lambda self: self.query('a > 5 & b < 9')

res1 = mydf1.query_object()
res2 = mydf2.query_object()

方案2：直接存储查询字符串 #

你目前在用的存储查询字符串的方案，本身已经具备近似预编译的性能：Pandas底层对query方法的输入字符串做了全局缓存，相同字符串重复调用时不需要重复解析语法树，性能和显式预编译没有明显差异：

# 预定义查询常量
MY_FILTER = 'a > 5 & b < 9'

res1 = mydf1.query(MY_FILTER)
res2 = mydf2.query(MY_FILTER)

目前Pandas官方没有提供显式的查询预编译API，上述两种方案已经是原生支持范围内最贴合需求的实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mic