基于特定数据框列处理异常答案

【问题标题】：handing exceptions based on a particular data frame column基于特定数据框列处理异常
【发布时间】：2019-04-17 06:29:31
【问题描述】：

我有一个数据框如下：

现在我想将 x 除以 y 值而不给我一个例外。例如，当我将 3 除以 2 时，它应该给我 1.5，而当我将 3 除以 0 时，它应该给我零。为此，我编写了一个异常函数

def divide(x,y):
    try:
        result = x/y
        print (result)
    except ZeroDivisionError:
        print (0)

我现在想在数据框中创建一个新列并应用此功能。到目前为止我用过：

df['num']  = df.apply(divide)

但这并没有给我所需的结果。有人可以帮忙吗

【问题讨论】：

使用return x/y 代替打印

标签： python pandas dataframe exception

【解决方案1】：

你也可以试试：

def divide(df):
    if(df['y']!=0):
        return df['x']/df['y']
    else:
        return 0
df['num']=df.apply(divide,axis=1)

但我建议改用这个：

import numpy as np
df['num']=df['x']/df['y']
df.replace(np.inf,0)

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

如果您使用的是 python 2.7，则 返回 x/float(y)

import math

def divide(x,y):
        # if you check type(y) or type(x) you will get type: numpy.float64
        # pandas internally converts it to a numpy.float64
        # when you do division on such values you will get inf as output
        # you can check if values are not zero and do calculations or convert it to float like: x / float(y)

        if y and not math.isnan(y):
            return x/y

df['num']  = df.apply(lambda row: divide(row["x"], row["y"]), axis=1)

【讨论】：

更多应用方法：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/…
我使用的是 python 3.7
我运行了代码，但是当一个数字被 0 除时，它给了我 inf 值。也许除法函数不能正常工作
x 和 y 都出现在我的 df 中。该公式在将 17 除以 3 之类的数字时有效，但随后将 11 除以 0，它给了我 inf 值。为了解决这个问题，我们编写了异常公式。我想知道为什么这不起作用
inf 不是 ZeroDivisionError。它只是给出一个无限的答案。检查 x 和 y 的数据类型。是 numpy.float64 还是 silimar 而不是 float/int？

【解决方案3】：

您需要return 的东西，而不是print 的东西，所以它不仅显示，而且还存储在内存中：

def divide(x,y):
    try:
        return x/y
    except ZeroDivisionError:
        return 0

df['num'] = df.apply(lambda x: divide(x["x"], x["y"]), axis=1)

【讨论】：

好的。感谢您指出我的错误。现在，如果我想创建一个新列并将其应用到我的 df 上，它仍然会给我一个错误。我正在使用：df['num'] = df.apply(divide)
@OmerQureshi 编辑了我的答案，如果可行，请接受并投票。
我运行了代码，但它给了我除以 0 的数字的 inf。这正是我想要避免的。