我有一个数据框dayData
,其中包括以下列'ratio'
和'first_power'
,其类型如下:
Name: ratio, dtype: float64 first power
Name: first_power, dtype: object average power
ratio average_power
0 5 8.0
1 6 4.0
2 7 0.0
3 0 6.0
4 8 5.0
5 9 4.0
6 8 2.0
7 7 8.0
8 6 0.0
9 5 5.0
10 8 4.0
我的流程的下一阶段是通过使用以下公式除以 2 列来创建第二阶幂:
dayData["second_step_power"] = np.where(dayData.average_power == 0.0, 0, dayData.first_power/dayData.average_power)
显然你不能除以零,所以如果average_power为零,我试图将second_step_power设置为0,但是我收到错误:
ZeroDivisionError: float division by zero
处理零的正确方法是什么?
我理想的输出是:
ratio average_power second_step_power
0 5 8.0 0.625
1 6 4.0 1.500
2 7 0.0 0.000
3 0 6.0 0.000
4 8 5.0 1.600
5 9 4.0 2.250
6 8 2.0 4.000
7 7 8.0 0.875
8 6 0.0 0.000
9 5 5.0 1.000
10 8 4.0 2.000
最佳答案
您可以首先将所有值设置为零,然后创建一个掩码来定位具有有效分母的所有行,即 power
大于零 (gt(0)
)。最后,使用掩码与loc
一起计算second_step_power
。
df['second_step_power'] = 0
mask = df.average_power.gt(0)
df.loc[mask, 'second_step_power'] = \
df.loc[mask, 'first_power'] / df.loc[mask, 'average_power']
关于python - 划分数据帧列并获取 ZeroDivisionError : float division by zero,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38546275/