如何从列中删除浮点值 - pandas
我有一个如下所示的数据帧
df = pd.DataFrame({ 'subject_id':[1,1,1,1,1,1], 'val' :[5,6.4,5.4,6,6,6] }) 我想保留值5.0，6.0删除值5.4，6.4等
虽然我在下面试过，但这不准确
df['val'] = df['val'].astype(int) df.drop_duplicates() # it doesn't give expected output and not accurate.
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推荐回答第一个想法是将原始值与已转换列与整数进行比较，还将整数分配给预期输出（列中的整数）：
s = df['val'] df['val'] = df['val'].astype(int)
df = df[df['val'] == s] print (df) subject_id val 0 1 5 3 1 6 4 1 6 5 1 6 另一个想法是测试is_integer：
mask = df['val'].apply(lambda x: x.is_integer()) df['val'] = df['val'].astype(int)
df = df[mask] print (df)
subject_id val 0 1 5 3 1 6 4 1 6 5 1 6 如果需要在输出中浮动，您可以使用：
df1 = df[ df['val'].astype(int) == df['val']] print (df1) subject_id val 0 1 5.0 3 1 6.0 4 1 6.0 5 1 6.0
2019-09-02 14:18:32赞同 展开评论 打赏
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