Tôi có thể sử dụng pandas.dataframe.isin() với tham số dung sai số không?

Question

Tôi đã xem lại các bài đăng sau đây trước. Có cách nào để sử dụng DataFrame.isin() với một yếu tố xấp xỉ hoặc một giá trị khoan dung? Hay có phương pháp nào khác có thể?

Filter dataframe rows if value in column is in a set list of values

use a list of values to select rows from a pandas dataframe

EX)

df = DataFrame({'A' : [5,6,3.3,4], 'B' : [1,2,3.2, 5]}) 

In : df 
Out: 
    A B 
0 5 1 
1 6 2 
2 3.3 3.2 
3 4 5 

df[df['A'].isin([3, 6], tol=.5)] 

In : df 
Out: 
    A B 
1 6 2 
2 3.3 3.2 

Answer 1

Bạn có thể làm một điều tương tự với numpy's isclose:

df[np.isclose(df['A'].values[:, None], [3, 6], atol=.5).any(axis=1)] 
Out: 
    A B 
1 6.0 2.0 
2 3.3 3.2 

---

lợi nhuận np.isclose này:

np.isclose(df['A'].values[:, None], [3, 6], atol=.5) 
Out: 
array([[False, False], 
     [False, True], 
     [ True, False], 
     [False, False]], dtype=bool) 

Đó là một sự so sánh cặp của các yếu tố df['A'] 's và [3, 6] (đó là lý do tại sao chúng tôi cần df['A'].values[: None] - để phát sóng). Vì bạn đang tìm kiếm cho dù nó là gần với bất kỳ một trong số họ trong danh sách, chúng tôi gọi .any(axis=1) ở cuối.

---

Đối với nhiều cột, thay đổi lát một chút:

mask = np.isclose(df[['A', 'B']].values[:, :, None], [3, 6], atol=0.5).any(axis=(1, 2)) 
mask 
Out: array([False, True, True, False], dtype=bool) 

Bạn có thể sử dụng mặt nạ này để cắt các DataFrame (tức df[mask])

---

Nếu bạn muốn so sánh df['A'] và df['B'] (và các cột khác có thể) với các véc tơ khác nhau, bạn có thể tạo hai mặt nạ khác nhau:

mask1 = np.isclose(df['A'].values[:, None], [1, 2, 3], atol=.5).any(axis=1) 
mask2 = np.isclose(df['B'].values[:, None], [4, 5], atol=.5).any(axis=1) 
mask3 = ... 

Sau đó cắt:

df[mask1 & mask2] # or df[mask1 & mask2 & mask3 & ...]