如何消除python中的零除错误？

我有一个dataframe，它有两列：

df

有一些科学价值，如

0E-10

，我想创建一个新的专栏，以便：

df[“新颜色”]=df[“水果比例”]/（df[“水果比例”]+df[“蔬菜比例”）

但它给了我这样一个错误：

DivisionByZero:[]

是否有办法替换

0-E10

值，或者如何避免错误

---

谢谢

我想float函数会为您解决这个问题

float（）

。将整个列指定为浮点数，因为大多数已经是浮点数。

我认为float函数将为您解决这个问题

float（）

。将整个列指定为浮点数，因为大多数已被指定为浮点数。

给定：

df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,0,1,2,3], 'b':[0,1,0,1,1,0,1,0]})

作为

创建一个掩码，以识别

a

或

b

不为零的位置，这是可以安全计算的

mask = (df['a'] != 0) | (df['b'] != 0)

面具

0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
5     True
6     True
7     True

用

NaN

填充结果列，然后覆盖您可以计算的结果：

df['c'] = pd.np.NaN
df.loc[mask, 'c'] = df['a'] / (df['a'] + df['b'])

结果

   a  b         c
0  0  0       NaN
1  1  1  0.500000
2  2  0  1.000000
3  3  1  0.750000
4  0  1  0.000000
5  1  0  1.000000
6  2  1  0.666667
7  3  0  1.000000

适用于你的问题：

mask = (df['fruits_ratio'] != 0) | (df['vegetables_ratio'] != 0)
df['new_col'] = pd.np.NaN
df.loc[mask, 'new_col'] = df['fruits_ratio'] / (df['fruits_ratio'] + df['vegetables_ratio'])

鉴于：

作为

创建一个掩码，以识别

a

或

b

不为零的位置，这是可以安全计算的

mask = (df['a'] != 0) | (df['b'] != 0)

面具

0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
5     True
6     True
7     True

用

NaN

填充结果列，然后覆盖您可以计算的结果：

df['c'] = pd.np.NaN
df.loc[mask, 'c'] = df['a'] / (df['a'] + df['b'])

结果

   a  b         c
0  0  0       NaN
1  1  1  0.500000
2  2  0  1.000000
3  3  1  0.750000
4  0  1  0.000000
5  1  0  1.000000
6  2  1  0.666667
7  3  0  1.000000

适用于你的问题：

mask = (df['fruits_ratio'] != 0) | (df['vegetables_ratio'] != 0)
df['new_col'] = pd.np.NaN
df.loc[mask, 'new_col'] = df['fruits_ratio'] / (df['fruits_ratio'] + df['vegetables_ratio'])

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浮点数的可能重复将处理除以零的问题？是的，好的。。当在熊猫系列或数据帧沿轴分割的上下文中被零除时，浮点将产生

float（'inf'）

。float将处理被零除的操作？是的，很好。。当在pandas系列或数据帧沿轴分割的上下文中被零除时，浮点将产生

float（'inf'）

。