删除重复数据 Python

Question

我有一个巨大的房间网状流分布数据库。但问题是网格太小了，所以它们中的某些部分是无用的，并且对我来说很难计算。在我的每个网格长度的 y 尺寸上是 0.00032。我的 y 维度从 0 到 0.45。如您所知，有很多无用的数据。

我想通过删除不能被 0.00128 整除的行来使每个网格长度等于 0.00128，该怎么做？

trainProcessed = trainProcessed[trainProcessed[:,4]%0.00128==0]

我已经尝试过这行代码（trainProcessed 是我的数据作为一个 numpy 数组），但它像 0 -> 0.00128 -> 0.00256 -> 0.00512。但是有些行的值为 0.00384，也可以被 0.00128 整除。顺便说一下数组的形状是(888300,8)。

示例数据：

X：[0,0,0,0,0.00031999,0.00031999,0.00063999,0.00064,0.00096,0.00096,0.000128,0.000128]

示例输出：

X：[0,0,0,0,0.000128,0.000128]

Answer 1

对于这种情况和函数取模，我将使用小数：

import pandas as pd
from decimal import Decimal
df = pd.DataFrame({'values': [0.00128, 0.00384, 0.367, 0.128, 0.34]})
print(df)

#convert float to str then Decimal and apply the modulo
#keep only rows which are dividable by 0.00128
filter = df.apply(lambda r: Decimal(str(r['values'])) % Decimal('0.00128')  == Decimal('0') ,axis=1)

#if data are smaller you could multiply by power of 10 before modulo
#filter = df.apply(lambda r: Decimal(str(r['values'] * 1000)) % Decimal('0.00128')  == Decimal('0') ,axis=1)
df=df[filter].reset_index(drop=True)

#the line: df=df[~filter].reset_index(drop=True) does the (not filter)
print(df)

初始输出：

    values
0  0.00128
1  0.00384
2  0.36700
3  0.12800
4  0.34000

最终输出

    values
0  0.00128
1  0.00384
2  0.12800