python pandas 溢出错误数据帧

Question

我是 python 的新手，我正在使用 pandas 库来处理数据框。 我创建了一个函数“elevate_power”，它读取一个数据框，其中包含一列浮点值(示例 x)和一个度数(示例 lambda)，并输出一个数据框，其中每列包含原始列的幂(示例:输出为 x,x^2,x^3)

问题是当我的学位高于 30 时，我会收到溢出错误。 有办法解决这个问题吗？

我不是特别担心精度，所以我不介意失去一些精度。

但是，(这很重要)，我需要输出为 float 类型，因为我随后会调用一些 numpy 子例程，如果我更改类型，这些子例程会给我错误。

我尝试了几种技巧:例如，我尝试在函数内使用小数，但后来我无法将格式恢复为 float ，这是一个问题，因为当我从 numpy 调用点积和线性代数求解器时会出错。

任何建议将不胜感激，

这是测试代码(我以较低的度值运行它，所以它不会崩溃):

def elevate_power(column, degree):
    df = pd.DataFrame(column)
    dfbase=df
    if degree > 0:
        for power in range(2, degree+1): 
            # first we'll give the column a name:
            name = 'power_' + str(power)
            df[name]= 0           
            df[name] = dfbase.apply(lambda x: x**power , axis=1)
    return(df)

   import pandas as pd
   import numpy as np
   test= pd.Series([1., 2., 3.])
   test2=pd.DataFrame(test)
   degree=5
   print elevate_power(test2, degree )
   np.dot(test2['power_2'],test2['power_3'])

The printout is :

   0  power_2  power_3  power_4  power_5
0  1        1        1        1        1
1  2        4        8       16       32
2  3        9       27       81      243

276.0

Answer 1

怎么样

import pandas as pd
import numpy as np
series = [1., 2., 3.]
degree = 5

a = pd.DataFrame({"power_" + str(power): np.power(series, power) for power in range(1, degree+1)})
print(a)
print(a.dtypes)

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