大熊猫：sum（）返回无穷大的值

Question

我有一个DataFrame，其列的数据类型为float16，最大值为65536。当我在pandas中调用sum（）以求和该列的所有值时，由于值超过，我得到了无限的“ inf”值范围。

这是求和输入数据和输出的示例：

由于sum（）函数的输出值的数据类型自动跟随该列的数据类型，所以我想问一下是否有任何方法可以将panda中的sum值转换为避免不定式值？

Answer 1

首先想到的是传递dtype=np.float64参数。

df.sum(axis=1,dtype=np.float64)

但是，这将返回ValueError：

  

ValueError：熊猫不支持'dtype'参数   sum（）的实现

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可能的解决方法：

使用np.sum()（熊猫的基础库）来传递dtype。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'col1': [35000.0, 35000.0],
    'col2': [35000.0, 35000.0]
})

df['col1'] = df['col1'].astype(np.float16)
df['col2'] = df['col2'].astype(np.float16)

#print(df.sum(axis=1)) # --> results in inf 
#print(df.sum(axis=1,dtype=np.float64)) # --> results in error message
print(np.sum(df.values, dtype=np.float64, axis=1)) # --> works

Answer 2

到目前为止，还没有解决方案，可能的解决方法可能是@Anton vBR。 但是，当在dtype float16的数据帧列上执行归约时，它已经存在一个错误，这是令人惊讶的行为：

[已经在github上为此打开了一个错误[（https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/22841）