浮点比较不适用于熊猫groupby输出

Question

我遇到了熊猫对行进行过滤的问题。 我正在尝试滤除权重总和不等于1的球队。

dfteam
Team    Weight
A       0.2
A       0.5
A       0.2
A       0.1
B       0.5
B       0.25
B       0.25

dfteamtemp = dfteam.groupby(['Team'], as_index=False)['Weight'].sum()
dfweight = dfteamtemp[(dfteamtemp['Weight'].astype(float)!=1.0)]

dfweight
  Team  Weight
0  A     1.0

我不确定此输出的原因。 我应该得到一个空的数据框，但它甚至给我A团队以为1。

Answer 1

您是浮点错误的受害者 。 第一个值的总和不等于1.0

df.groupby('Team').Weight.sum().iat[0]
0.99999999999999989

您可以改用np.isclose解决此问题-

np.isclose(df.groupby('Team').Weight.sum(), 1.0)
array([ True,  True], dtype=bool)

并对此数组进行过滤。 或者，按照@ayhan的建议，使用groupby + filter -

df.groupby('Team').filter(lambda x: not np.isclose(x['Weight'].sum(), 1))

Empty DataFrame
Columns: [Team, Weight]
Index: []