相关疑难解决方法(0)

问题

我正在尝试搜索pandas数据帧以查找单个值.我正在搜索的数据帧列是float64类型.

工作实例

这是我想要的一个工作示例,其数据框的类型为int64.

myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
myseries

输出如下:

0    1
1    4
2    0
3    7
4    5
dtype: int64

现在搜索:

myseries == 4

结果:

0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

不工作的例子

这是我的数据样本.

df['difference']

结果

0    -2.979296
1    -0.423903
2     0.396515
...
48    0.450493
49   -1.216324
Name: priceDiff1, dtype: float64

如您所见,它的类型为float64.现在这是问题所在.如果我复制第2行的值,并像之前一样创建条件语句,则不会返回True.

df['difference'] == 0.396515

产量

0     False
1     False
2     False
...
48    False
49    False
Name: priceDiff1, dtype: bool

第2行应为True.在这个问题上对此问题的任何帮助都会很棒.我认为正在发生的是,我的查询没有将类型设置为float64,并且可能假设它是一个不同的类型.我已经通过将列类型从float64向下转换为float32进行了测试,没有运气.

在C++中,

double x = 1.0; 
double y = x / 3.0; 
if (x == y * 3.0)
  cout << " They are equal!" ; 
else
  cout << " They are NOT equal." ;

将打印

‘They are NOT equal.’ 

正如预期的那样,由于1/3的非精确表示为(二进制)数量的有限大小的尾数.但是在Python中(在https://repl.it/repls/MessyJaggedMouse上),

x = 1.0
y = x / 3.0
x == y * 3.0

版画

True

何时以及为什么Python会偏离上述预期的行为？编辑:Python不会离开 - 请参阅下面的答案.

我一直试图了解是否可以使用类似于我在下面演示的语句的 if 语句。我的理解是不是？

for i in range(10):
  if i == (3 or 5) or math.sqrt(i) == (3 or 5):
    numbers.append(i)

使用这段代码，我只能得到数字3& 9，而我应该得到3, 5, 9. 是否有另一种方法可以不列出下面的代码？

for i in range(10):
  if i == 3 or i == 5 or math.sqrt(i) == 3 or math.sqrt(i) == 5:
    numbers.append(i)

在 Python 中，如何检查浮点数是否近似为整数，并具有用户指定的最大差异？

我在想类似的东西is_whole(f, eps)，有f问题的值在哪里，eps是允许的最大偏差，结果如下：

>>> is_whole(1.1, 0.05)
False
>>> is_whole(1.1, 0.2)
True
>>> is_whole(-2.0001, 0.01)
True

当我运行我的代码时,数字变成42.0(它应该做什么),但当它变成42.0时(虽然if语句或while循环)不会停止,我将如何让我的代码停止？

import time
def life(inp):
    inp = float(inp)
    while float(inp) != float(42):
        inp = inp*12/4/4+4+6.5
        if float(inp) == float(42) or inp == 42:
            print inp
            break
        print inp
        time.sleep(0.1)


life(6)

我有一个问题,我的二进制搜索算法找到2的平方根似乎是在一个无限循环并永远运行:

num = 2
low = 1
high = num
i = 0
while((i**2) != 2): #was while(low<high): but wasnt working with it either
 i = low + (high - low) / 2;

 sqrt = i * i

 if (sqrt == num):
     print(i)
 elif(sqrt < num):
     low = i
 else:
     high = i
print(sqrt)    

testRoot = 2 ** (.5)
print(testRoot)

我不确定我的while循环是否存在问题.我认为这将是一个非常直接的二进制搜索算法,稍作修改以适应平方根方面.

在运行我的代码时,我似乎无法让它产生任何输出.我不确定代码或编译器是否存在真正的问题,因为我认为我的算法与我过去的算法非常接近.

#include<iostream.h>
using namespace std;
int main()
{
      float x=1.1;
      if(x==1.1)
         cout<<"yes";
      else
         cout<<"no";
      return 0;
}

我将值 1.1 分配给 x 并检查 x 的值是否为 1.1？

我正在用两种不同的语言来回答同样的问题。得到了不同的结果。需要帮助以了解为什么会这样吗？

我用python编写了相同的代码，得到的结果与C预期的结果不同。

代码1：

{
  float f = 0.1;
  if (f == 0.1)
    printf("YES\n");
  else
    printf("NO\n");
  return 0;
}

代码2：

f = float()
f = 0.1
if (f == 0.1):
    print("YES")
else:
    print("NO")

两者必须提供与否相同的输出。但是只有C给出了预期的输出，而Python给出的是YES。

我有一个 CSV 文件，其中一列包含一系列具有 0.1 步长间隔的实数。但是，缺少某些值。我已将数据加载到 Pandas DataFrame 并将此列设置为索引。由于浮点数的表示方式，我很难识别缺失的索引值。我想找到丢失的行并用np.nan.

例如，给定

        A     B
0.0  78.4  65.9
0.1  72.9  29.2
0.3  80.7  45.9
0.4  10.9  82.3
0.5  37.7  85.4
0.6  90.4  69.9
0.7  17.0  57.2
0.8  70.0  49.6
1.0  58.6  65.1

我想得到

        A     B
0.0  78.4  65.9
0.1  72.9  29.2
0.2   NaN   NaN
0.3  80.7  45.9
0.4  10.9  82.3
0.5  37.7  85.4
0.6  90.4  69.9
0.7  17.0  57.2
0.8  70.0  49.6
0.9   NaN   NaN
1.0  58.6  65.1

我试过使用pandas.DataFrame.reindex，但由于浮点表示它不起作用。以下是我迄今为止尝试过的（我的数据范围更大）：

        A …