Python ValueError数据帧上楼层分割操作的异常

我正在对

数据帧的列进行算术运算。当我操作的（子-
数据帧
的大小超过阈值时，我得到一个
ValueError
异常

作为例子，考虑<代码>数据文件< /代码>：
import numpy as np
import pandas as pd

random_list = list(np.random.randint(1, 30, 10000))
df = pd.DataFrame({"p": random_list, "q": random_list})

此操作的工作原理是：

df[0:5000] // [2, 10] 

但这一次失败了：

df[0:5001] // [2, 10]

除此之外：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (10002,) (2,) 

一旦切片生成大于5000的
数据帧
len
，就会抛出异常。阈值取决于列数。考虑从字典生成的
数据帧
：

{"p": random_list, "q": random_list, "r": random_list}

如果楼层划分为长度为3的列表，则对于长度大于3334的任何切片，上述操作都将失败

发生了什么事？
更深层次的问题超出了我的想象，但我可以告诉你为什么会发生错误

在
pandas\core\computation\expressions.py
第31行中，声明了以下常量：

\u最小元素=10000

如果您尝试执行的操作超过了要计算的元素数量，它将尝试使用
numexpr
模块来加速计算。虽然在
numexpr
中支持floor division操作符，但问题是表达式被制作成
变量节点
，以在表达式中使用，而不支持floor division。请记住，例如，支持
加法
运算符

它源于以下几行：

if sys.version_info[0] < 3:
    __div__ = div_op
    __rdiv__ = binop('div', reversed=True)

如果系统版本信息[0]<3:
__div\uuuu=div\u op
__rdiv_uu=binop（'div'，reversed=True）

在
numexpr/expressions.py
中。有趣的是，
系统版本信息[0]>=3
从未定义过
\u div\u
和
\u rdiv\u
。如果您添加行以手动实现这些，您的问题就解决了。换句话说：它是
numexpr
模块中的一个bug

当然，您也可以声明
\u MIN\u ELEMENTS=20000
或类似值，以在遇到相同错误之前扩展限制

警告一句：你真的希望在编辑这些核心模块的部分时要小心，因为摆弄它们会破坏很多东西。
你能发布完整的错误消息吗？@GPhilo我已经更新了帖子。你在那行代码中到底想做什么？@GPhilo我在第一列中用所有值中的2除以底数，第二列中所有值的10表示楼层划分。它使用简单划分。它与楼层划分有关。感谢这两个解决方案，这些将非常有用。也谢谢你的邀请。