Python 3.x ZeroDivisionError：浮点除以零（python 3.6）

我正在使用下面的代码绕过被零除的错误，仍然得到一，无法找出这里到底出了什么问题

df.loc[:,'B to A Ratio'] =np.where(df.loc[:,'A']!=0,df.loc[:,'B']/df.loc[:,'A'],np.nan)

---

仅供参考，我正在从数据透视表创建的数据帧上执行此操作。此处的“A”列和“B”列仅用于说明。

正如@Divakar所评论的，当您使用

np时，仍然会对两个系列中的所有值进行完整的除法计算；为了避免被零除，您可以在除法之前将零转换为
nan
，因为被
nan
除的任何值都给出
nan
：

df = pd.DataFrame({
        "A": [1,2,0,3,4],
        "B": [0,2,1,0,1]
    })
​
df.B.div(df.A.where(df.A != 0, np.nan))

#0    0.00
#1    1.00
#2     NaN
#3    0.00
#4    0.25
#dtype: float64


也不确定您的pandas版本是什么，在pandas 0.19~0.20中除以0得到
inf
，而不是产生错误

df.B / df.A

#0    0.000000
#1    1.000000
#2         inf
#3    0.000000
#4    0.250000
#dtype: float64

因为您仍然在以下位置执行零除法：
df.loc[：，'B']/df.loc[：，'A']
<代码>np。此后在哪里

进行选择。谢谢，这很有效！，或者，我使用了下面的代码：data['B to A Ratio']=data.apply（lambda x:x['B']/x['A']如果x['A']！=0 else np.nan，axis=1）我使用的是pandas版本0.20.1，它没有给出infI没有

0.20.1

。但是

0.19.2

和

0.20.3

确实给出了

inf

。也许您正在分割numpy数组而不是熊猫系列，在这种情况下，我会收到警告消息。