从所有 pandas 数据帧中减去 1.00。获得大的负值？

【问题标题】：Subtract 1.00 from all pandas data-frames. Getting large negative values?从所有 pandas 数据帧中减去 1.00。获得大的负值？
【发布时间】：2019-06-13 20:03:59
【问题描述】：

我有五个数据框。我想从包含等于 1 或小于 1 的值的所有数据帧中减去 1.00。

DT   D1   D2
0   1.0  1.0


RE   E1   E2   E3
0   1.0  1.0  0.8


FE   F1   F2
0   1.0  0.63


SE   S1   S2
0   1.0  1.0


DT   D1             D2          
RE   E1   E2   E3   E1   E2   E3
0   1.0  1.0  1.0  1.0  0.45  1.0


DT   D1                            D2                         
RE   E1        E2        E3        E1        E2        E3     
FE   F1   F2   F1   F2   F1   F2   F1   F2   F1   F2   F1   F2
0   1.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  0.0  1.0  1.0

我尝试跟踪所有数据帧，但是，在某些情况下，我会得到较大的负值，例如 1.110223e-16、-2.220446e-16。如何避免这些值？

df = 1.00 - df

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas negative-number

【解决方案1】：

1.110223e-16 不是一个大的负值。它实际上是一个非常小的正值。 e-16 代表一个很小的指数。

1e-2
# 0.01

1e-4
# 0.0001

print('{:.16f}'.format(1e-16))
# 0.0000000000000001

我猜你遇到了floating point inconsistencies。例如，您数据中的 1 实际上可能有微小的浮点分数：

1 + 1.110223e-16
# 1.0

只是在打印出 DataFrame 时看不到它。

我的一个建议是使用 np.isclose 并将这些接近 0 的值设置为零。

df.values[np.isclose(df.values, 0)] = 0

【讨论】：