根据小数点后的值从 Pandas DataFrame 中删除行

Question

我有带有值和名称的大 DF。 在以增量 0.1 插入值后，我想删除带有 1111.123 等数字的行，并只保留带有 1111.0、1111.1、1111.2（或 1111.100...）的行

价值	姓名
1111.1	标记
1111.2	标记
1111.234	标记
1111.3	标记
1111.346	标记
1111.4	标记

我已经通过字符串尝试Series.str.split()但对于大于 1 GB 的 CSV 来说太慢了。 我试过正则表达式

m = df['Value'].str.filter(regex='(\d*)\.(\d{3})')

但它返回空系列。

我尝试过的另一个选项是math.modf ，但它返回

ValueError：Series 的真值不明确。 使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

这是代码本身：

import pandas as pd
from math import modf

df = pd.read_csv("file.csv")

split = ((df['Value'].apply(lambda x: modf(x)[0])) * 10).apply(lambda x: modf(x)[0])
target_value = 0 < split < 1
df1 = df.loc[split == target_value]
*some code to remove rows*

我期望的最终结果是：

价值	姓名
1111.1	标记
1111.2	标记
1111.3	标记
1111.4	标记

Answer 1

如果您不想将浮点数转换为字符串，请使用这个简单的数学技巧来检查第一个后是否有小数：

df[(df['Value']*10%1).eq(0)]

或者，您可以简单地检查倒数第二个字符是否为. ：

df[df['Value'].astype(str).str[-2].eq('.')]

输出：

    Value  Name
0  1111.1  Mark
1  1111.2  Mark
3  1111.3  Mark
5  1111.4  Mark

Answer 2

首先是必须读取字符串等值，然后测试模式数字“。” 最后一位：

df = pd.read_csv("file.csv", dtype={'Value':str})
df = df[df['Value'].str.match('\d+\.\d{1}$')]

另一个不转换为字符串的想法，但可能会出现浮点精度问题，例如1111.100000000094894 ：

s = df['Value'] * 10
df = df[s.eq(s.astype(int))]
print (df)
    Value  Name
0  1111.1  Mark
1  1111.2  Mark
3  1111.3  Mark
5  1111.4  Mark

Answer 3

排除在点和结尾之间没有 1 作为单个数字或在点和结尾之间没有 0 的任何行。

df[(df['Value'].astype(str).str.contains('(?<=\.)[^0]$|(?<=\.)[1]$'))]



   Value  Name
0  1111.1  Mark
1  1111.2  Mark
3  1111.3  Mark
5  1111.4  Mark

根据您的评论让我们尝试

        Value   Name
0  1111.100000   Mark
1  1111.200000   Mark
2  1111.230000   Mark
3  1111.300000   Mark
4  1111.346000   Mark
5  1111.400000   Mark
6  1111.100099  Added

输出

    Value  Name
0  1111.1  Mark
1  1111.2  Mark
3  1111.3  Mark
5  1111.4  Mark

Answer 4

尝试这个：

 df["value"] = df["value"].apply(lambda x: x - x % 0.1)