如何摆脱 python pandas 中的除以零错误？

Question

我有一个包含两列的数据框：

df

有一些科学价值，例如 0E-10，我想创建一个新列，这样：

df["new_col"]=df["fruits_ratio"]/(df["fruits_ratio"]+df["vegetables_ratio"])

但是它给我这样的错误： DivisionByZero: [<class 'decimal.DivisionByZero'>]

有没有办法替换 0-E10 值或如何避免错误？

谢谢

Answer 1

我认为 float 函数会为您解决这个问题 float()。将整个列分配为浮点数，因为大多数已经是浮点数。

Answer 2

给定：

df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,0,1,2,3], 'b':[0,1,0,1,1,0,1,0]})

作为

创建一个掩码来识别 a 或 b 不为零的位置，这是可以安全计算的。

mask = (df['a'] != 0) | (df['b'] != 0)

面具

0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
5     True
6     True
7     True

用NaN填充结果列然后覆盖你可以计算的：

df['c'] = pd.np.NaN
df.loc[mask, 'c'] = df['a'] / (df['a'] + df['b'])

结果

   a  b         c
0  0  0       NaN
1  1  1  0.500000
2  2  0  1.000000
3  3  1  0.750000
4  0  1  0.000000
5  1  0  1.000000
6  2  1  0.666667
7  3  0  1.000000

应用于您的问题：

mask = (df['fruits_ratio'] != 0) | (df['vegetables_ratio'] != 0)
df['new_col'] = pd.np.NaN
df.loc[mask, 'new_col'] = df['fruits_ratio'] / (df['fruits_ratio'] + df['vegetables_ratio'])

如何摆脱 python pandas 中的除以零错误？

How to get rid of Divide by Zero error in python pandas?

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