Python `请尝试在应用函数中使用`/`except`块

我正在尝试将一个函数应用于

pandas

dataframe。我的函数有一个

try/except

块来捕获异常，比如

zeroditionerror

，但它失败了

数据框有100多列。通过选择列的子集，实际函数将应用于每一行

下面是我的代码

功能：

import pandas as pd
import numpy as np

def d(x):
    x0=22/7
    try:
        return x0/x
    except:
        return 0

df=pd.DataFrame({'a':[0,2,3,4],'b':[0,3,4,5]})
df

Out[174]: 
   a  b
0  0  0
1  2  3
2  3  4
3  4  5

应用函数as后

df.apply(lambda x:d(x))

Out[173]: 
          a         b
0       inf       inf
1  1.571429  1.047619
2  1.047619  0.785714
3  0.785714  0.628571

在索引

0

Out[173]: 
          a         b
0  0.000000  0.000000
1  1.571429  1.047619
2  1.047619  0.785714
3  0.785714  0.628571

有人能告诉我我错过了什么吗。令人沮丧的是@

指定列：

df[0].apply(lambda x : d(x))

输出：

对于整个数据集使用：df.applymap（d）

指定列：

df[0].apply(lambda x : d(x))

输出：

---

对于整个数据集使用：df.applymap（d）

如果您的真实数据集非常大，这里有一个比使用

apply

更快的替代方法：

import math
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [0, 2, 3, 4], 'b': [0, 3, 4, 5]})
df = (math.pi / df).replace(np.inf, 0)

结果:

          a         b
0  0.000000  0.000000
1  1.570796  1.047198
2  1.047198  0.785398
3  0.785398  0.628319

---

如果您的真实数据集非常大，这里有一个比使用

apply

更快的替代方法：

import math
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [0, 2, 3, 4], 'b': [0, 3, 4, 5]})
df = (math.pi / df).replace(np.inf, 0)

结果:

          a         b
0  0.000000  0.000000
1  1.570796  1.047198
2  1.047198  0.785398
3  0.785398  0.628319

---

如果您只希望捕获

ZeroDivisionError

，那么应该明确地这样说。切勿使用除之外的纯

，并尝试捕获您实际知道如何处理的最小异常集。在此上下文中，除0不会触发异常。不是“catch”不起作用，而是没有引发异常。如果您只希望捕获
ZeroDivisionError
，那么应该明确地说。切勿使用除

之外的纯

，并尝试捕获您实际知道如何处理的最小异常集。在此上下文中，除0不会触发异常。这并不是“捕获”不起作用，而是没有提出例外。谢谢，但没有帮助。数据框有100多列。通过选择列的子集，此函数将应用于每一行。
。与其他解决方案相比，applymap
的性能将非常差。谢谢，但没有帮助。数据框有100多列。通过选择列的子集，此函数将应用于每一行。
.applymap
将与其他解决方案相比执行得非常糟糕。抱歉，这里的要点不是在发生被零除时捕获异常。不行efficient@Mansoor解决方案的目的应该是解决实际问题，而不是你认为你可能遇到的切题。对于
d（x）
来说，永远不会有异常，因此没有什么可捕捉的。此解决方案完全完成了您要做的事情。@ALollz。好的，谢谢你的回复。。。但我不同意。。。有时候。就这么简单。我有另一种方法。想知道如果有任何异常，为什么不执行“except”块！抱歉，这里的要点不是在发生被零除时捕获异常。不行efficient@Mansoor解决方案的目的应该是解决实际问题，而不是你认为你可能遇到的切题。对于
d（x）
来说，永远不会有异常，因此没有什么可捕捉的。此解决方案完全完成了您要做的事情。@ALollz。好的，谢谢你的回复。。。但我不同意。。。有时候。就这么简单。我有另一种方法。想知道如果有任何异常，为什么不执行“except”块！