我希望大熊猫在被零除时引发异常,如下所示:
d = {'col1': [2., 0.], 'col2': [4., 0.]}
df = pd.DataFrame(data=d)
2/df
代替当前结果:
0 1.000000
1 inf
Name: col1, dtype: float64
任何建议如何实现这一目标?
我知道使用numpy我可以np.seterr(divide='raise')
,但是熊猫确实忽略了这一点。
非常感谢
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这远非理想,但一个潜在的选择是将数据框的元素解释为Python对象,而不是通常使用的更优化的numpy
或pandas
dtypes:
In [37]: d = {'col1': [2., 0.], 'col2': [4., 0.]}
...: df = pd.DataFrame(data=d)
...: 2/df
Out[37]:
col1 col2
0 1.0 0.5
1 inf inf
In [38]: 2 / df.astype('O')
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: float division by zero
答案 1 :(得分:0)
仔细查看源代码,跟踪显示,在pandas
内,您可以找到许多类似这样的上下文处理程序:
with np.errstate(all='ignore'):
或
with numeric.errstate(all='ignore'):
这就是为什么np.seterr
被忽略并且可能没有简单的方法可以消除它的原因。