小数点の数値を条件としたデータ抽出について

Question

下記のようなデータフレーム:dfから少数点のみに条件をあてて
データを抽出する方法をご教示頂けると助かります。

a	b	c
1.50	1.59	1.489
1.30	1.60	45.50
1.00	2.50	1.987

たとえば小数点が0.50となっている
1.50,2.50,45.50のみ抽出できるイメージです。

よろしくお願い致します。

Answer 1

小数点部分を切り捨てれば整数部分が得られます。
さらにもとの数字から整数部分を差し引けば小数点部分が得られます。

---

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.modf.html
numpy.modfという便利なものもあるらしいです。

Comments

[NoPython_Nolife]

ありがとうございます！大変助かりました！こういった方法があったんですね！

Answer 2

numpy 1.13 以降であれば、numpy.divmod()が使えます。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.divmod.html

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1.50,1.59,1.489], [1.30,1.60,45.50], [1.00,2.50,1.987]])

# １次配列で結果を得る
data = df.values.flatten()
print(data[np.divmod(data,1)[1] == 0.5])
# [  1.5  45.5   2.5]

# DataFrameにて結果を得る
print(df[df.apply(lambda d: np.divmod(d,1)[1] == 0.5)])
#      0    1     2
# 0  1.5  NaN   NaN
# 1  NaN  NaN  45.5
# 2  NaN  2.5   NaN

Comments

[NoPython_Nolife]

ありがとうございます。まさに求めていた内容です！ただ、0.45や0.95などの値だと極小数な値（0.45だと0.4500000002みたいな）となってしまいます。これを回避する方法はありますでしょうか？

[mkgrei]

浮動小数によるずれです。
等号を取る代わりに、差を取ってその絶対値が一定以下であることを条件にすることで処理できます。

そのための関数も用意されています。
https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.isclose.html

[mkgrei]

例えば、
lambda d: np.isclose(np.divmod(d,1)[1], 0.5))
のように。

[NoPython_Nolife]

御礼が送れてしまい申し訳ありません。ご丁寧な回答ありがとうございました。