熊猫数据框浮动索引不是自洽的

Question

我需要/想要在 pandas 中使用浮点索引，但在运行类似这样的操作时出现键错误：

inds = [1.1, 2.2]
cols = [5.4, 6.7]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 2), index=inds, columns=cols)
df[df.index[0]]

我看到了一些关于精度的错误，但这不应该有效吗？

Answer 1

您会得到KeyError，因为在这种情况下df[df.index[0]] 会尝试访问带有标签1.1 的列——此处不存在。

您可以使用loc 或iloc 根据索引访问行：

import numpy as np
import pandas as pd

inds = [1.1, 2.2]
cols = [5.4, 6.7]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 2), index=inds, columns=cols)

# to access e.g. the first row use
df.loc[df.index[0]]
# or more general
df.iloc[0]

# 5.4    1.531411
# 6.7   -0.341232
# Name: 1.1, dtype: float64

原则上，如果可以，请避免使用 equal comparisons 处理浮点数，原因是您已经遇到过：精度。显示给您的1.1 可能是计算机的!= 1.1 - 仅仅是因为理论上这需要无限精度。大多数情况下，它会起作用，因为某些公差检查会启动；例如，如果比较数字的差是