Question

我有一个数据框dayData，其中包含以下列'ratio'和'first_power'的列，其中包含以下类型：

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

我的过程的下一个阶段是通过使用以下公式划分2列来创建第二步功率：

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在average_power为零的情况下我试图将second_step_power设置为0，但是我得到了错误：

ZeroDivisionError: float division by zero

有人能让我知道处理零的正确方法，所以代码

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

由于

Answer 1

您最初可以将所有值设置为零，然后创建一个掩码，使用有效分母定位所有行，即power大于零（gt(0)）。最后，将掩码与loc一起使用以计算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']

划分数据框列并获得ZeroDivisionError：浮点除零

1 个答案: