比较熊猫列中的浮点数

Question

我有以下数据框：

       actual_credit    min_required_credit
   0   0.3              0.4
   1   0.5              0.2
   2   0.4              0.4
   3   0.2              0.3

我需要添加一列来指示实际信用 >= min_required_credit 的位置。结果是：

       actual_credit    min_required_credit   result
   0   0.3              0.4                   False
   1   0.5              0.2                   True
   2   0.4              0.4                   True
   3   0.1              0.3                   False

我正在做以下事情：

df['result'] = abs(df['actual_credit']) >= abs(df['min_required_credit'])

但是，第 3 行（0.4 和 0.4）不断导致 False。在各个地方研究了这个问题之后，包括：What is the best way to compare floats for almost-equality in Python?我仍然无法让它工作。每当两列具有相同的值时，结果为 False，这是不正确的。

我正在使用 python 3.3

Answer 1

由于浮点比较不精确，您可以 or 与 np.isclose 进行比较，isclose 采用相对和绝对容差参数，因此以下应该可以工作：

df['result'] = df['actual_credit'].ge(df['min_required_credit']) | np.isclose(df['actual_credit'], df['min_required_credit'])

Answer 2

@EdChum 的回答效果很好，但使用pandas.DataFrame.round 函数是另一个干净的选项，在不使用numpy 的情况下效果很好。

df = pd.DataFrame(  # adding a small difference at the thousandths place to reproduce the issue
    data=[[0.3, 0.4], [0.5, 0.2], [0.400, 0.401], [0.2, 0.3]],
    columns=['actual_credit', 'min_required_credit'])

df['result'] = df['actual_credit'].round(1) >= df['min_required_credit'].round(1)
print(df)

   actual_credit  min_required_credit  result
0            0.3                0.400   False
1            0.5                0.200    True
2            0.4                0.401    True
3            0.2                0.300   False

您可以考虑使用round() 来更永久地编辑您的数据框，具体取决于您是否需要该精度。在这个例子中，似乎 OP 暗示这可能只是噪音，只是造成混乱。

df = pd.DataFrame(  # adding a small difference at the thousandths place to reproduce the issue
    data=[[0.3, 0.4], [0.5, 0.2], [0.400, 0.401], [0.2, 0.3]],
    columns=['actual_credit', 'min_required_credit'])
df = df.round(1)
df['result'] = df['actual_credit'] >= df['min_required_credit']
print(df)

   actual_credit  min_required_credit  result
0            0.3                  0.4   False
1            0.5                  0.2    True
2            0.4                  0.4    True
3            0.2                  0.3   False

Answer 3

一般numpy Comparison 函数与pd.Series 配合得很好，并允许逐元素比较： isclose、allclose、greater、greater_equal、less、less_equal等

在你的情况下，greater_equal 会这样做：

df['result'] = np.greater_equal(df['actual_credit'], df['min_required_credit'])

或者，按照建议，使用pandas.ge（或者le、gt等）：

df['result'] = df['actual_credit'].ge(df['min_required_credit'])

oring 和 ge（如上所述）的风险是，例如比较 3.999999999999 和 4.0 可能会返回 True，这不一定是您想要的。

Answer 4

使用pandas.DataFrame.abs() 代替内置的abs()：

df['result'] = df['actual_credit'].abs() >= df['min_required_credit'].abs()