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如何使用pandas子选择与float dtype相等的行

floating-point dataframe pandas python

ì¡ì¤ì · 技术社区 · 8 年前

我有以下数据集示例。

df_csv_y =  pd.read_csv('y_factors.csv')

                 time    value
0       736527.481944  27.20001
1       736527.482639  27.10001
2       736527.483333  27.10001
3       736527.484028  27.10001
4       736527.484722  27.10001
              ......

我用下面的代码尝试了索引。

df_csv_y[df_csv_y.time== 736527.482639]

我索引了数据集中存在的值,但结果如下。

Empty DataFrame
Columns: [time, value]
Index: []

当我检索一个整数时得到结果,但是我不能像上面的数据集的时间列那样检索浮点数据。

我想知道如何解决这个问题。

1 回复 | 直到 8 年前

EdChum Arthur G 8 年前

这里的问题是,实际的浮点值比显示的值具有更高的精度,您可以使用 np.isclose 并将公差设置为比默认值更高的精度,以选择足够接近的值:

In[165]:
df[np.isclose(df['time'],736527.482639, 0.0000000001)]

Out[165]: 
            time     value
1  736527.482639  27.10001

当前发布的示例数据有效,但实际数据的精度更高。你可以调整 atol 帕拉姆 NPISISSION 设定绝对公差。

另一个方面是,比较浮点数的相等性通常不会起作用,因为 floating point precision 所以在处理浮点值时,最好使用 NPISISSION 供比较

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