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Karthik S
Asked: 2023-08-17 17:54:51 +0800 CST

如何检查 Pandas DataFrame 中的所有浮点列是否近似相等或接近

  • 772

我有一个包含 12 列的数据框。在这些列中，我有许多浮动列，我需要验证这些值是否大致相等或足够接近。

样本数据：

df = pd.DataFrame({'id' : ['abc', 'pqr', 'xyz', 'cbz'],
                  'col1' : [0.0234, 0.001852, 4.123, 0.0012],
                  'col2' : [0.0235, 0.001851, 0.0123, 0.0013],
                  'col3' : [0.0233, 0.001849, 0.124, 0.0011]})
df

    id  col1      col2      col3
0   abc 0.0234    0.0235    0.0233
1   pqr 0.001852  0.001851  0.001849
2   xyz 4.123     0.0123    0.124

我可以使用np.isclose并设置一个适用于我的情况的阈值，即 0.062。但是有人可以告诉我如何比较 col1 约等于 col2 约等于 col3 吗？如果甚至有 1 列不满足条件，则结果应False与 的情况相同id xyz。

python

3 个回答

  1. Best Answer

    您可以首先比较所有转置列并测试所有值是否为Trues by numpy.all：

    df = pd.DataFrame({'id' : ['abc', 'pqr', 'xyz', 'cbz'],
                  'col1' : [0.0234, 0.001852, 4.123, 0.0012],
                  'col2' : [0.0235, 0.001851, 0.0123, 0.0013],
                  'col3' : [0.0233, 0.001849, 0.124, 0.0011]})

cols= ['col1','col2','col3']

out = np.isclose(df[cols[1:]].to_numpy(), 
                 df[cols[0]].to_numpy()[:, None], 
                 atol=0.062).all(axis=1)
print (out)
[ True  True False  True]

print (df.loc[out, 'id'])
0    abc
1    pqr
3    cbz
Name: id, dtype: object
    • 1

  2. IIUC，您可以使用：

    thresh = 0.062

arr = df.set_index("id").to_numpy()

diff = np.abs(arr[:, :, None] - arr[:, None, :])

m = np.all(diff <= thresh, axis=(1, 2))

    输出 ：

    >>> m
# array([ True,  True, False,  True])

>>> df["id"].loc[~m].values
# array(['xyz'], dtype=object)
    • 1

  3. np.isclose使用布尔数组然后将其与以下组合的综合列表np.logical_and：

    float_columns = df.select_dtypes(float).columns
condition = np.logical_and(
    *[np.isclose(df[previous_column], df[next_column], atol=0.062)
    for previous_column, next_column in zip(float_columns[:-1], float_columns[1:])]
)
>>> condition
array([ True,  True, False])
    • 0

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