Pandas 使熊猫在被零除而不是inf除的情况下上升

我想让pandas在除以0时引发一个异常，如：

d = {'col1': [2., 0.], 'col2': [4., 0.]}
df = pd.DataFrame(data=d)
2/df

而不是当前结果：

0    1.000000
1         inf
Name: col1, dtype: float64

如何实现这一目标，有什么建议吗

我知道使用numpy我可以

np.seterr（divide='raise'）

，但熊猫确实忽略了这一点

---

非常感谢

这远不理想，但一个潜在的选择是将数据帧的元素解释为Python对象，而不是它通常使用的更优化的

numpy

或

pandas

数据类型：

In [37]: d = {'col1': [2., 0.], 'col2': [4., 0.]}
    ...: df = pd.DataFrame(data=d)
    ...: 2/df

Out[37]:
   col1  col2
0   1.0   0.5
1   inf   inf

In [38]: 2 / df.astype('O')
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: float division by zero

---

仔细查看源代码和跟踪，可以发现在

pandas

中有很多这样的上下文处理程序：

带有np.errstate（all='ignore'）：

或

带有numeric.errstate（all='ignore'）：

---

这就是为什么

np.seterr

被忽略的原因，可能没有简单的方法来消除它。

我不知道pandas如何引发被零除的异常。但至少可以使用

try:buffer=2/df.values new\u df=2/df，例外情况除外，例如e:print（“零”）