有没有一种方法可以通过确保 Python 为除以零的结果返回默认零来继续我的计算而忽略零除法错误。 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一个合适的解决方案。我真的很喜欢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,我的答案应该是 10.95
提前致谢。
最佳答案
尝试/除了
您可以使用try
/except
。您只需要在 try
部分中包含反转 1/x
,然后乘以结果而不是除法。一种方法是定义一个函数来为您执行此操作:
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
三元语句
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))
或者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)
Pandas
使用 Pandas,您可以使用 numpy.where
来矢量化您的操作。请注意,对于 Pandas 系列,与 NumPy 数组一样,您的分母可能有 0
元素,但您不会遇到 ZeroDivisionError
;相反,您会看到 np.inf
或 -np.inf
。在这种情况下,我们使用 numpy.where
来避免这些结果。
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
关于python - 忽略零值并继续在 Python Pandas 中计算,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51572131/