浮点比较在pandas groupby输出上不起作用

是因为浮点数在计算机内部以二进制表示，存在精度问题。在进行浮点数比较时，由于精度限制，可能会出现微小的误差，导致比较结果不准确。

为了解决这个问题，可以使用pandas提供的round函数对浮点数进行四舍五入，从而减小比较误差。例如，可以使用round函数将浮点数保留到指定的小数位数，然后再进行比较。

另外，还可以使用numpy库中的isclose函数来进行浮点数的比较。isclose函数可以指定一个容差范围，在这个范围内的浮点数会被认为是相等的。通过使用isclose函数，可以避免因为精度问题而导致的比较错误。

在pandas groupby输出上使用浮点比较时，可以按照以下步骤进行操作：

使用round函数或isclose函数对浮点数进行处理，减小比较误差。
在groupby操作之前，对需要比较的浮点数进行处理。
在groupby操作之后，再对结果进行进一步的处理，例如使用agg函数计算聚合结果。

需要注意的是，浮点数的比较是一个常见的问题，不仅仅局限于pandas groupby操作。在任何涉及浮点数比较的场景中，都需要注意处理精度问题，以避免出现不准确的比较结果。

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