Python内核在对Pandas进行除法时死亡

我有一个csv，大小约为94.4 MB，包含143940行和63列。我只是尝试将两列分开，然后在另一列中输出值。我正在执行的代码是一个非常简单的代码

DF['Col3'] = DF['Col1'] / DF['Col2']

每次我在spyder3或Jupyter笔记本上执行这段代码时，内核都会死掉，我以前执行过这段代码，但我没有任何问题。现在我得到了错误消息

内核死机，正在重新启动

我正在我的笔记本电脑上运行python 2.7和anaconda 4.3.14版本0.19.2，笔记本电脑有8GB内存。其中只有1 GB在运行此代码之前使用，在运行此代码时使用率为100%

如果有任何建议，请指导。谢谢

我在这里找到了一个解决方案：

显然，当涉及NAN时，内核在两个系列之间存在划分问题。我解决了这个问题，按照建议用div方法替换了/操作符

您可以执行df.col1.divdf.col2，而不是执行df.col1/df.col2

我在这里找到了一个解决方案：

显然，当涉及NAN时，内核在两个系列之间存在划分问题。我解决了这个问题，按照建议用div方法替换了/操作符

您可以执行df.col1.divdf.col2，而不是执行df.col1/df.col2

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当我们不知道文件中有什么内容以及您如何阅读时，我们应该如何知道该怎么做？请注意，内核死机可能意味着分段错误，所以您需要包括一些类似gdb的回溯，以便我们能够真正了解出了什么问题。它在Python shell中工作吗？它是否适用于其他csv数据？它适用于较旧的熊猫版本吗？你有没有想过在熊猫问题跟踪器上发布这个bug？看起来这很可能是pandas中的一个bug。如果您使用pd.read_csv读取文件，您可以尝试指定engine='python'。这不太可能是一个纯python实现，如果它失败，将有一个完整的回溯。它在pythonshell中也不起作用。该文件包含带有日期和合同信息的支出信息的采购订单数据，因此该数据是保密的。我的所有其他代码都工作正常问题只是在我进行计算的地方。我尝试了一下，得到了错误：在无引号的字段中看到了新行字符-您需要以通用换行模式打开文件吗？您不需要共享原始数据，只需复制错误即可。关于例外情况：你能把它也包括在问题中吗？当我们不知道文件中有什么以及你是如何阅读的时候，我们该如何知道该怎么做？请注意，内核死机可能意味着分段错误，所以您需要包括一些类似gdb的回溯，以便我们能够真正了解出了什么问题。它在Python shell中工作吗？它是否适用于其他csv数据？它适用于较旧的熊猫版本吗？你有没有想过在熊猫问题跟踪器上发布这个bug？看起来这很可能是pandas中的一个bug。如果您使用pd.read_csv读取文件，您可以尝试指定engine='python'。这不太可能是一个纯python实现，如果它失败，将有一个完整的回溯。它在pythonshell中也不起作用。该文件包含带有日期和合同信息的支出信息的采购订单数据，因此该数据是保密的。我的所有其他代码都工作正常问题只是在我进行计算的地方。我尝试了一下，得到了错误：在无引号的字段中看到了新行字符-您需要以通用换行模式打开文件吗？您不需要共享原始数据，只需复制错误即可。关于例外情况：您是否也可以将其包括在问题中？当前链接已断开或未注册者无法访问。你能把div的方法贴在这里吗？是的，对不起，我以为可以从外面找到它。您可以执行df.col1.divdf.col2，而不是执行df.col1/df.col2。我刚刚编辑了我的答案。希望有帮助！谢谢我也一直在使用df.col1.dividedf.col2不客气！显然，这两种方法的作用是相同的：当前链接已断开或未注册的用户无法访问。你能把div的方法贴在这里吗？是的，对不起，我以为可以从外面找到它。您可以执行df.col1.divdf.col2，而不是执行df.col1/df.col2。我刚刚编辑了我的答案。希望有帮助！谢谢我也一直在使用df.col1.dividedf.col2不客气！显然，这两种方法的作用相同：