Question

有没有一种方法可以通过确保Python返回除以零的结果的默认零来忽略零除的错误而继续进行计算。这是下面的代码块：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Sales': [5000, 4000], 
    'COS': [0, 0], 
    'Inventory': [400, 500], 
    'Receivables': [150, 400], 
    'Days': [365, 366],}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Sales', 'COS', 'Inventory', 'Receivables', 'Days'])
df

sales = (data['Sales'][0])
cos = (data['COS'][0])
inv = (data['Inventory'][0])
recei = (data['Receivables'][0])
days = (data['Days'][0])

ans = (inv/(cos/days)) + (recei/(sales/days))

显然，当我运行它时，它给出了ZeroDivisionError。使用Try语句并没有真正给我合适的解决方案。我真的很想一个可以直接应用于数据框的解决方案，以防万一其他值也返回零

理想情况下，会计年度应该是10.95

谢谢。

Answer 1

尝试/除外

您可以使用try / except。您只需要在1 / x部分中包含反转try，然后乘以结果而不是除法。一种方法是定义一个为您执行此操作的函数：

def inv_div_try(num, denom):
    try:
        return denom / num
    except ZeroDivisionError:
        return 0

ans = inv*inv_div_try(cos, days) + recei*inv_div_try(sales, days)

print(ans)

10.95

三元声明

在一行中，您可以使用三元语句。这可能不太可读：

ans = (inv*(days/cos if cos!=0 else 0)) + (recei*(days/sales if sales!=0 else 0))

或像以前一样包装一个函数

def inv_div_try(num, denom):
    return denom / num if num != 0 else 0

ans = inv*inv_div_try(cos, days) + recei*inv_div_try(sales, days)

熊猫

对于Pandas，您可以使用numpy.where对操作进行矢量化处理。注意，与NumPy数组一样，在Pandas系列中，分母可能包含0个元素，但不会遇到ZeroDivisionError；而是看到np.inf或-np.inf。在这种情况下，我们使用numpy.where来避免那些结果。

df['ans'] = df['Inventory'] * np.where(df['COS'] == 0, 0, df['Days'] / df['COS']) + \
            df['Receivables'] * np.where(df['Sales'] == 0, 0, df['Days'] / df['Sales'])

print(df)

   Sales  COS  Inventory  Receivables  Days    ans
0   5000    0        400          150   365  10.95
1   4000    0        500          400   366  36.60

Answer 2

问题似乎在这一行：

ans = (inv/(cos/days)) + (recei/(sales/days))

cos = 0这样cos/days = 0，然后代码试图将inv除以0

忽略零值并继续在Python Pandas中进行计算

2 个答案:

尝试/除外

三元声明

熊猫