让大熊猫除以零而不是inf

Question

我希望大熊猫在除以零时引发异常，如：

d = {'col1': [2., 0.], 'col2': [4., 0.]}
df = pd.DataFrame(data=d)
2/df

而不是当前的结果：

0    1.000000
1         inf
Name: col1, dtype: float64

任何建议如何实现？

我知道numpy我可以np.seterr(divide='raise')但熊猫确实忽略了这一点。

非常感谢

Answer 1

它远非理想，但一个可能的选择是将数据帧的元素解释为Python对象，而不是它通常使用的更优化的numpy或pandas dtypes：

In [37]: d = {'col1': [2., 0.], 'col2': [4., 0.]}
    ...: df = pd.DataFrame(data=d)
    ...: 2/df

Out[37]:
   col1  col2
0   1.0   0.5
1   inf   inf

In [38]: 2 / df.astype('O')
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: float division by zero

Answer 2

仔细研究源代码和跟踪显示，在pandas中你可以找到很多像这样的上下文处理程序：

with np.errstate(all='ignore'):

要么

with numeric.errstate(all='ignore'):

这就是为什么np.seterr被忽略的原因，并且可能没有简单的方法可以摆脱这种情况。