逻辑运算符在 Pandas 中无法正常工作答案

【问题标题】：Logical Operator Not Working Properly In Pandas逻辑运算符在 Pandas 中无法正常工作
【发布时间】：2018-08-03 20:28:48
【问题描述】：

终于在苦苦挣扎之后来到这里寻求帮助..

我有一个数据框，它是 groupby 函数的结果，看起来像这样

 >>temp.head()

     PO_Amount  PO_Amount_Mean  id     
0     3756.6          3756.6     0
1     3756.6          3756.6     1
2    11269.8         11269.8     2
3    11269.8         11269.8     3
4     3756.6          3756.6     4


temp.dtypes
Out[141]: 
PO_Amount         float64
PO_Amount_Mean    float64
id                  int32
dtype: object

如果 PO_Amount 等于 PO_Amount_Mean，我正在尝试获取数据

temp[temp['PO_Amount']==temp['PO_Amount_Mean']]
Out[142]: 
   PO_Amount  PO_Amount_Mean  id
0     3756.6          3756.6   0
1     3756.6          3756.6   1
4     3756.6          3756.6   4
6     3756.6          3756.6   6

不知道为什么要输出索引 2 和 3。请帮忙。

【问题讨论】：

我假设“正在输出”实际上是相反的意思。如果 pandas 认为它们不相等，你应该看看区别：temp['PO_Amount'] - temp['PO_Amount_Mean'] 显示什么？
无法重现此问题，我尝试时显示整个数据框
这可能是浮点精度问题。 Pandas 的工作方式与预期完全一致，但您需要先将数量和均值转换为小数，或者使用 np.close 之类的东西来比较浮点列。
试试看print(temp.PO_Amount[2])和print(temp.PO_Amount_Mean[2])

标签： python-3.x pandas pandas-groupby logical-operators

【解决方案1】：

感谢大家的回复。这是浮点精度问题。

temp.PO_Amount_Mean[2]
Out[10]: 11269.800000000001

temp.PO_Amount[2]
Out[11]: 11269.8

【讨论】：

但是除了四舍五入之外，有没有办法比较这样的浮点数？
您可以使用numpy.isclose。我相信这种情况在默认容差范围内