我有一个这样的数据框，其中我的值是对象dtype：
df = pd.DataFrame(data=['A', '290', '0.1744175757', '1', '1.0000000000'], columns=['Value'])
df
Out[65]:
Value
0 A
1 290
2 0.1744175757
3 1
4 1.0000000000
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 1 columns):
Value 5 non-null object
dtypes: object(1)
memory usage: 120.0+ bytes
我想做的是仅选择百分比，在这种情况下，值为0.1744175757和1.0000000000，正好发生在我的数据中，它们都将带有句点/点。这是关键点-我需要能够区分1整数值和1.0000000000百分比，以及0和0.0000000000。
我试图寻找点字符的存在，但这不起作用，它对每个值都返回true，但我不清楚为什么。
df[df['Value'].str.contains('.')]
Out[67]:
Value
0 A
1 290
2 0.1744175757
3 1
4 1.0000000000
我也尝试过isdecimal（），但这不是我想要的：
df[df['Value'].str.isdecimal()]
Out[68]:
Value
1 290
3 1
我提出的最接近的功能：
def isPercent(x):
if pd.isnull(x):
return False
try:
x = float(x)
return x % 1 != 0
except:
return False
df[df['Value'].apply(isPercent)]
Out[74]:
Value
2 0.1744175757
但这无法正确识别1.0000000000（和0.0000000000）的方案。
我有两个问题：
为什么str.contains（'。'）在这种情况下不起作用？这似乎是最简单的方法，因为它将在100％的时间内获得我所需的数据，但即使没有'，它也会返回True。字符显然是有价值的。
如何正确识别值中包含点字符的所有值[0，1]？
最佳答案
str.contains默认情况下执行基于正则表达式的搜索，并使用'。'。将通过正则表达式引擎匹配任何字符。要禁用它，请使用regex=False：
df[df['Value'].str.contains('.', regex=False)]
Value
2 0.1744175757
4 1.0000000000
您还可以对其进行转义以按字面意义对待它：
df[df['Value'].str.contains(r'\.')]
Value
2 0.1744175757
4 1.0000000000
如果您真的只想获取浮点数，请尝试使用功能更强大的正则表达式。
df[df['Value'].str.contains(r'\d+\.\d+')].astype(float)
Value
2 0.174418
4 1.000000
关于python - 如何在DataFrame对象dtype中正确识别包含点的浮点值[0，1]？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55582520/