Question

其中值是0，我正在对它进行除法，这似乎抛出错误。如何避免这个错误

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新列仅填充“异常”，如何纠正以上代码

预期产量

 wt     pred wt  remarks
  0      14      Anomaly
  0      20      Anomaly
  25     30      Anomaly
  22     21      Anomaly
  21     102     Anomaly


     def valuation_formula(x,y):
         if float(abs(x-y)/y*100) > 25.0:
            return "Anomaly"
         else :
            return "Pass"

     try:
        df_Wt['Weight_Remarks'] = df_Wt.apply(lambda row: 
        valuation_formula(row['Predicted Weight'], row['Weight']), axis=1)

     except ZeroDivisionError:
        df_Wt['Weight_Remarks'] = "Anomaly"

Answer 1

df['remarks'] = np.where(((abs(df['pred wt']-df['wt']))/df['wt']).gt(0.25), "Weight Anomaly", 'Pass')

Answer 2

使用update()：

numpy.where

输出：

import numpy as np

df['new_remarks'] = np.where(df['wt'].ne(0), df['pred wt']/df['wt'], 'Anomaly')
print(df)

Answer 3

尝试此代码

df['remarks']= np.where(df.wt.div(df.pred,fill_value=1).eq(0),'Anamoly',np.where(((abs(df['pred']-df['wt']))/df['wt']).lt(0.25), "Weight Anomaly", 'Pass'))

我认为您输入的输出与功能不匹配。至少一个值应为“ Weight Anamoly”。调整lt(0.25)以获取所需的结果。 lt代表“小于”，您可以将其更改为“ gt”（大于）以满足您的需求

在函数中使用大熊猫时如何处理零除异常

3 个答案: