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为什么布尔过滤会导致浮动?

pandas python

Colin Ricardo · 技术社区 · 7 年前

对熊猫来说很陌生,所以如果之前有人问过这个问题,我深表歉意。

import pandas as pd

d = {
  'a': [1, 2, 3, 4],
  'b': [1, 2, 3, 4]
}

df = pd.DataFrame(d)

# We want to remove values above 2.
cutoff = 2
boolean_filter = df < cutoff
new_df = df[boolean_filter].dropna()
print(new_df.head())

我的理解是,如果有多种类型,熊猫会强迫价值观。因此,我认为 nan

然而,即使在添加 .dropna() 结果数据帧具有浮点。

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1 回复 | 直到 7 年前

jpp 7 年前

df[boolean_filter] 返回包含 NaN 价值观:

print(df[boolean_filter])

     a    b
0  1.0  1.0
1  NaN  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN

南 float ,因此熊猫必须向上投射所有受影响的序列才能继续在数字序列/数组中保存数据。

pd.DataFrame.dropna ,不会触发最佳数据类型的“重新计算”。因此,您的数据帧现在将包含 浮动 价值观。

相反,如果您通过一维数组进行索引,Pandas将方便地按行过滤,您不再需要 dropna :

print(df[boolean_filter.all(1)])

   a  b
0  1  1

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