Query para dataframes distintos

Olá, Rogério! Tudo bem com você?

Uma forma de contornar isso é juntar as informações desses dois DataFrames em um outro DataFrame e então realizar a query. Podemos fazer isso com o método Join que você encontra como fazer sua utilização no tópico Como funciona o JOIN?.

Há outros métodos que é possível fazer essa junção entre os DataFrames e o Pandas oferece uma documentação bem completa em relação a isso, que está disponível em Merge, join, concatenate and compare.

Qualquer dúvida estou à disposição. Bons estudos.

Olá, boa noite Rogério!

Não é possível efetuar uma query, dentro de outra query. O Python, não compreende este tipo de passagem muito bem, e acaba gerando um erro. Entretanto, nem tudo esta perdido. É possível, efetuar este comparação que você quer por meios paralelos.

import pandas as pd

imoveis_sudeste = [
    {'Tipo':'Casa','Número de quartos':6,'Estado':'MG','Area de lazer': True, 'Garagem': True,'Interesse':'Venda','Valor':230500.00},
    {'Tipo':'Apartamento','Número de quartos':4,'Estado':'SP','Area de lazer': False, 'Garagem': False,'Interesse':'Aluguel','Valor':900.00},
    {'Tipo':'Chácara','Número de quartos':12,'Estado':'MG','Area de lazer': True, 'Garagem': True,'Interesse':'Venda','Valor':400700.00},
    {'Tipo':'Casa','Número de quartos':4,'Estado':'RJ','Area de lazer': False, 'Garagem': False,'Interesse':'Venda','Valor':140000.00},
]

imoveis_sul = [
    {'Tipo':'Apartamento','Número de quartos':5,'Estado':'RS','Area de lazer': True, 'Garagem': True,'Interesse':'Aluguel','Valor':1400.00},
    {'Tipo':'Apartamento','Número de quartos':4,'Estado':'PR','Area de lazer': False, 'Garagem': True,'Interesse':'Venda','Valor':190600.00},
    {'Tipo':'Chácara','Número de quartos':12,'Estado':'SC','Area de lazer': True, 'Garagem': True,'Interesse':'Venda','Valor':400700.00},
    {'Tipo':'Casa','Número de quartos':4,'Estado':'SC','Area de lazer': False, 'Garagem': False,'Interesse':'Aluguel','Valor':1580.00},
]

# Dois DataFrames
dataset_imoveis_sudeste = pd.DataFrame(imoveis_sudeste)
dataset_imoveis_sul = pd.DataFrame(imoveis_sul)

Executando a comparação que você repassou:

# Utilizando uma variavel para duas querys em dois DataFrames distintos
tipo = dataset_imoveis_sudeste.query('Tipo == "Casa"' and dataset_imoveis_sul.query('Tipo == "Casa"'))
tipo

Conforme apresentado, o Python informa que necessita de uma string a ser avaliada, e não um outro DataFrame, utilizando o metodo query. Agora, vem alguns exemplos que podem ser aplicados para contornar isto:

A mais simples:

# Utilizando uma variável para cada query de DataFrame
tipo_sudeste = dataset_imoveis_sudeste.query('Tipo == "Casa"')
tipo_sul = dataset_imoveis_sul.query('Tipo == "Casa"') 
# Utilizando o metodo merge para combinar ambos DataFrame
# parametros: nome do data frame ; combinar ambos sem perda
tipo_sudeste_sul = pd.merge(tipo_sudeste,tipo_sul, how='outer')
tipo_sudeste_sul

A gambiarra:

# Utilizando função para descompactar a lista
# e junta-las antes de fazer a query
def descompacta(lista_salvar,lista):
  for item in lista:
    lista_salvar.append(item)
  return lista_salvar

tipo_sudeste_sul= list()
descompacta(tipo_sudeste_sul,imoveis_sudeste)
descompacta(tipo_sudeste_sul,imoveis_sul)

dataset_tipo_sudeste_sul = pd.DataFrame(tipo_sudeste_sul)
dataset_tipo_sudeste_sul.query('Tipo == "Casa"')

Então, agora fica ao seu critério. Pode utilizar um dos meios informados, ou inventar um que mais lhe auxilie em seu problema.

Bons estudos! Pratique. ">