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我使用 pd.read_csv 将 csv 数据文件导入 pandas DataFrame df 中。该文本文件包含一列，其中包含如下字符串:
y
0.001
0.0003
0.0001
3e-05
1e-05
1e-06
如果我打印 DataFrame，pandas 会输出这些值的十进制表示形式，并在逗号后包含 6 位数字，一切看起来都很好。
当我尝试按值选择行时，例如 here :
df[df['y'] == value],
通过输入值的相应十进制表示形式，pandas 可以正确匹配某些值(例如:第 0、2、4 行)，但不匹配其他值(第 1、3、5 行)。这当然是因为这些行值在基数 2 中没有完美的表示。
我可以这样解决这个问题:
df[abs(df['y']/value-1) <= 0.0001]
不过好像有点别扭。我想知道的是: numpy 已经有一个方法， .isclose ，专门用于此目的。
在这种情况下有没有办法使用.isclose？或者 pandas 中有更直接的解决方案？
最佳答案
是的，你可以使用numpy的isclose
df[np.isclose(df['y'], value)]
关于python - 在 pandas 中按浮点列中的值选择行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35376575/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！