如何从列中删除浮点值-Pandas

Question

我有一个如下所示的数据框

df = pd.DataFrame({
 'subject_id':[1,1,1,1,1,1],
  'val' :[5,6.4,5.4,6,6,6]
 })

看起来如下图

我想从values列中删除val，该列以.[1-9]结尾。基本上，我想保留5.0，6.0之类的值并删除5.4，6.4等之类的值

尽管我在下面尝试过，但这并不准确

df['val'] = df['val'].astype(int)
df.drop_duplicates()  # it doesn't give expected output and not accurate.

我希望我的输出如下所示

Answer 1

第一个想法是将原始值与转换后的列比较为整数，还为预期的输出（列中的整数）分配整数：

s = df['val']
df['val'] = df['val'].astype(int)

df = df[df['val'] == s]
print (df)
   subject_id  val
0           1    5
3           1    6
4           1    6
5           1    6

另一个想法是测试is_integer：

mask = df['val'].apply(lambda x: x.is_integer())
df['val'] = df['val'].astype(int)

df = df[mask]
print (df)

   subject_id  val
0           1    5
3           1    6
4           1    6
5           1    6

如果需要在输出中浮动，则可以使用：

df1 = df[ df['val'].astype(int) == df['val']]
print (df1)
   subject_id  val
0           1  5.0
3           1  6.0
4           1  6.0
5           1  6.0

Answer 2

使用mod 1确定残差。如果residual为0，则表示数字为int。然后将结果用作掩码以仅选择那些行。

df.loc[df.val.mod(1).eq(0)].astype(int)

    subject_id  val
0   1           5
3   1           6
4   1           6
5   1           6