Question

我是python的新手，我正在使用pandas库来处理数据帧。我创建了一个函数＆＃34; elevate_power＆＃34;读取具有一列浮点值（示例x）和度数（示例lambda）的数据帧，并输出数据帧，其中每列包含原始列的幂（示例：输出为x，x ^ 2中，x ^ 3）

问题是当我的学位高于30时，我会出现溢出错误。有没有解决这个问题的方法？

我并不特别担心精确度，所以我不介意失去一些精确度。

然而，（这很重要），我需要输出类型为float，因为我会调用一些numpy子程序，如果我改变类型，会给我错误。

我尝试了几个技巧：例如我尝试在函数内使用十进制，但后来我无法将格式恢复为浮点数，这是一个问题，因为当我从numpy调用点积和线性代数求解器时我会遇到错误。

任何建议都将不胜感激，

这是测试代码（我以低度值运行，因此它不会崩溃）：

def elevate_power(column, degree):
    df = pd.DataFrame(column)
    dfbase=df
    if degree > 0:
        for power in range(2, degree+1): 
            # first we'll give the column a name:
            name = 'power_' + str(power)
            df[name]= 0           
            df[name] = dfbase.apply(lambda x: x**power , axis=1)
    return(df)

   import pandas as pd
   import numpy as np
   test= pd.Series([1., 2., 3.])
   test2=pd.DataFrame(test)
   degree=5
   print elevate_power(test2, degree )
   np.dot(test2['power_2'],test2['power_3'])

The printout is :

   0  power_2  power_3  power_4  power_5
0  1        1        1        1        1
1  2        4        8       16       32
2  3        9       27       81      243

276.0

Answer 1

怎么样

import pandas as pd
import numpy as np
series = [1., 2., 3.]
degree = 5

a = pd.DataFrame({"power_" + str(power): np.power(series, power) for power in range(1, degree+1)})
print(a)
print(a.dtypes)

为我带来花车

python pandas溢出错误dataFrame

1 个答案: