Python/Pandas如何筛选小数部分大于0.00的数值？

你可以通过Pandas向量化的取模运算实现需求，该方案全程基于Pandas底层优化的运算逻辑，无需遍历行，完全适配大体积DataFrame的性能要求：

基础实现代码 #

import pandas as pd

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Lineitem price': [4.00, 5.65, 1.22, 8.00, 10.78, 7.00, 2.85]
})

# 筛选小数部分非零的行
filtered_df = df[df['Lineitem price'] % 1 > 0]

运行后得到的filtered_df结果如下：

Lineitem price
1            5.65
2            1.22
4           10.78
6            2.85

浮点数精度优化方案 #

如果你的数据存在浮点数精度误差问题（例如整数数值因计算误差出现1.0000000000000002、3.999999999999999这类情况），可以增加极小阈值判断，避免误筛：

# 设置1e-9为误差容忍阈值，仅保留小数部分大于该阈值的数值
filtered_df = df[df['Lineitem price'] % 1 > 1e-9]

常用衍生操作 #

如果不需要过滤行，仅需要将整数数值替换为缺失值/自定义值，可以用where方法实现：

# 整数位置替换为NaN
df['Lineitem price'] = df['Lineitem price'].where(df['Lineitem price'] % 1 > 1e-9)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BernardoF