Python Pandas series.apply出现溢出错误

我有一个可以很好地处理单个值的函数，但是当我将它与pandas series.apply（）一起使用时，它会产生溢出错误

from __future__ import division
import pandas as pd
import numpy as np

birthdays = pd.DataFrame(np.empty([365,2]), columns = ['k','probability'], index = range(1,366))
birthdays['k'] = birthdays.index

我做了一个函数：

def probability_of_shared_bday(k):
    end_point = 366 - k
    numerator = 1
    for i in range(end_point, 366):
        numerator = numerator*i
    denominator = 365**k
    probability_of_no_match = (1 - numerator/denominator)
    return probability_of_no_match

当我尝试使用单个整数时，效果很好：

 probability_of_shared_bday(1)

0.0

0.9999996927510721

但当我尝试将此函数与apply一起使用时：

birthdays['probability'] = birthdays['k'].apply(probability_of_shared_bday, convert_dtype=False)

溢出错误：整数除法结果对于浮点来说太大

无论

convert\u dtype

是真是假，都会发生这种情况

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检查

birthdays['k'].dtypes

我得到

dtype（'int64'）

我不知道为什么你在

apply

上会遇到这个问题，但是你不应该像当初那样编写函数。这里有一个建议，可以避免将两个巨大的数字分开：

def probability_of_shared_bday(k):
    end_point = 366 - k
    ratio = 1
    for i in range(end_point, 366):
        ratio *= i / 365
    probability_of_no_match = (1 - ratio)
    return probability_of_no_match

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问题就解决了

什么是生日['k'].max（）？生日['k'].max（）是365这是一个有趣的问题，但老实说，当你进入循环时，你应该重写你的函数以除以365。我不确定你的意思是什么，伊恩-你能举个例子吗？实际上我刚刚做了一个回答：）这是编写函数的更好的方法，谢谢。如果能知道熊猫为什么会这样做，那就太好了；）

def probability_of_shared_bday(k):
    end_point = 366 - k
    ratio = 1
    for i in range(end_point, 366):
        ratio *= i / 365
    probability_of_no_match = (1 - ratio)
    return probability_of_no_match