python - Pandas isin() 函数无法正确识别数字匹配

Question

isin() 给我奇怪的结果。我创建了以下 DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

test=pd.DataFrame({'1': np.linspace(0.0, 1.0, 11)})

>>> test['1']
0     0.0
1     0.1
2     0.2
3     0.3
4     0.4
5     0.5
6     0.6
7     0.7
8     0.8
9     0.9
10    1.0
Name: 1, dtype: float64

使用(显然)相同的数组 isin() 现在让我感到有些奇怪。

>>> test['1'].isin([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])
0      True
1      True
2      True
3     False
4      True
5      True
6     False
7     False
8      True
9      True
10     True
Name: 1, dtype: bool

我怀疑一些数值问题或与数据类型有关的问题。有人可以解释一下并告诉我如何预防吗？

Answer 1

不，它实际上是在正确识别它们。这更多地与 CPU 内部较低级别的物理学有关(请参阅 here)，因此您需要注意这些事情:

print(test["1"].array)
<PandasArray>
[                0.0,                 0.1,                 0.2,
 0.30000000000000004,                 0.4,                 0.5,
  0.6000000000000001,  0.7000000000000001,                 0.8,
                 0.9,                 1.0]
Length: 11, dtype: float64

但是。

print(test['1'].isin(np.linspace(0.0,1.0,11)))
0     True
1     True
2     True
3     True
4     True
5     True
6     True
7     True
8     True
9     True
10    True
Name: 1, dtype: bool