我在Python中使用pandas工具包，我有一个问题。
我有一个值列表lst，为了方便起见，我们说它只有前20个自然数：
>>> lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
然后我创建一个DataFrame，给它一个Series列表，如下所示：
>>> df = DataFrame(Series(lst))
我想用它来计算从 0.1 （10％）到 1 （100％）的分位数，我使用{{1}来做来自DataFrame的函数：
quantile如果我打印>>> quantiles = df.quantile(np.linspace(.1,1,num=10,endpoint=True))
，则显示以下内容：
quantiles现在，我想在变量中存储分位数 0.3 和 0.7 的值，在搜索完成后，我想出了一个使用{的解决方案{1}}中的{1}}，为其提供分位数标签（例如 0
0.1 2.9
0.2 4.8
0.3 6.7
0.4 8.6
0.5 10.5
0.6 12.4
0.7 14.3
0.8 16.2
0.9 18.1
1.0 20.0
）以及我要考虑的一系列值的列索引。由于只有一个，我这样做：
loc问题是python给了我这个错误：
DataFrame但我知道它存在，因为如果我尝试打印0.7值，我会得到这个：
>>> q_3 = qts.loc[0.7][0]
所以，该指数显然存在，但我说它并不存在。 我做错了什么？
如果我尝试使用此方法打印任何其他分位数值，而不是**KeyError: 'the label [0.7] is not in the [index]'**
或index，则可行：
>>> qts.index
Float64Index([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0], dtype='float64')
有什么想法吗？
我使用的是Python 3.5，而pandas是0.20.3。
修改
感谢您的反馈！
因此，它是一个浮点精度问题。不过，我想知道：有没有更好的方法来获取分位数列表中的 N＆＃39; 元素，而不是像我一样使用0.3？
答案 0 :(得分：3)
此处的索引值 <0>以非常小的精度存在差异。您可以通过运行确认：
Gstreamer或
assert qts.index[6] == 0.7
如果您首先使用print(qts.index[6] - 0.7)
对索引进行舍入，则可以根据需要通过numpy.round访问该元素：
qts.loc[0.7, 0]答案 1 :(得分：1)
您是浮点精度误差的受害者（某些浮点值无法以有限二进制形式表示，请参阅Is floating point math broken?）。
虽然qts.index确实输出了Float64Index([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0], dtype='float64')，
看下一步会发生什么：
>>>for i in qts.index:
print(repr(i))
0.10000000000000001
0.20000000000000001
0.30000000000000004
0.40000000000000002
0.5
0.59999999999999998
0.70000000000000007
0.80000000000000004
0.90000000000000002
1.0
这仍然无法解释为什么qts.loc[0.4][0]有效且qts.loc[0.7][0]无效（一个可能的解释可能是.loc在浮点索引的情况下实现某种容差，即如果错误不太大，它将“允许＆＃34;访问所需的索引”，但qts.loc[0.70000000000000007][0]有效：
>>> qts.loc[0.70000000000000007][0]
14.299999999999999
答案 2 :(得分：1)
正如其他人所说，这是精确度问题。为了在索引中找到所需的浮点数，您可能需要使用np.isclose
>> quantiles.loc[np.isclose(quantiles.index, 0.3), 0]
0.3 6.7
Name: 0, dtype: float64
>> quantiles.loc[np.isclose(quantiles.index, 0.7), 0]
0.7 14.3
Name: 0, dtype: float64