列の値で行インデックスを選択する方法

Question

私はDataframeをPythonで使用しており、複数の列の値に基づいて行のインデックスを選択しようとしています。以下は私のデータフレームの100行目の値は次のとおりです。

>>> df.loc[100] 
id          100 
iid  9cdb7709-38f8-442a-812a-986b5b148161 
lat         -37.8294 
lon         144.979 
name      Doryanthes excelsa 
Name: 100, dtype: object 

私はそのid 100とlatある行を選択したいコマンド下記により-37.8294です：

>>> df[(df['id'] == 100) & (df['lat'] == -37.8294)].index 
Int64Index([], dtype='int64') 

上記のコマンドは、空のインデックスを返します。 。 df.loc[100]コマンドで値を取得できるのは分かりませんが、上記のコマンドから行インデックスを取得できないのはなぜですか？

Answer 1

のでnumpy.iscloseを必要とするあなたはfloatを選択したいのですが、精度の問題があるので、一致を取得していないと、空のデータフレームに

を返す：

df1 = df[(df['id'] == 100) & (np.isclose(df['lat'],-37.8294))] 

はサンプル：

df = pd.DataFrame({'id':[100,200], 
        'lat':[-37.82940007,-37.82]}) 
print (df) 
    id  lat 
0 100 -37.8294 
1 200 -37.8200 

df1 = df[(df['id'] == 100) & (df['lat'] == -37.8294)] 
print (df1) 
Empty DataFrame 
Columns: [id, lat] 
Index: [] 

df1 = df[(df['id'] == 100) & (np.isclose(df['lat'],-37.8294))] 
print (df1) 
    id  lat 
0 100 -37.8294