Question

我使用下面的代码来绕过除零错误仍然得到一个错误，无法弄清楚这里究竟出了什么问题。

df.loc[:,'B to A Ratio'] =np.where(df.loc[:,'A']!=0,df.loc[:,'B']/df.loc[:,'A'],np.nan)

仅供参考，我在从数据透视表创建的数据框上执行此操作。列'A'和'这里的'B'仅用于插图。

Answer 1

正如@Divakar评论的那样，当你使用np.where时，仍然会对两个系列中的所有值进行完全评估。为避免除以零，您可以在除法前将零转换为nan，因为任何除以nan的值都会给nan：

df = pd.DataFrame({
        "A": [1,2,0,3,4],
        "B": [0,2,1,0,1]
    })

df.B.div(df.A.where(df.A != 0, np.nan))

#0    0.00
#1    1.00
#2     NaN
#3    0.00
#4    0.25
#dtype: float64

也不确定你的熊猫版本是什么，在pandas 0.19~0.20中除以零得到inf而不是引发错误

df.B / df.A

#0    0.000000
#1    1.000000
#2         inf
#3    0.000000
#4    0.250000
#dtype: float64

ZeroDivisionError：浮点除零（python 3.6）

1 个答案: