我有一个数据框dayData，其中包括具有以下类型的列'ratio'和'first_power'列：
Name: ratio, dtype: float64 first power
Name: first_power, dtype: object average power
ratio average_power
0 5 8.0
1 6 4.0
2 7 0.0
3 0 6.0
4 8 5.0
5 9 4.0
6 8 2.0
7 7 8.0
8 6 0.0
9 5 5.0
10 8 4.0
我的过程的下一步是使用以下公式将2列除以创建第二步幂：
dayData["second_step_power"] = np.where(dayData.average_power == 0.0, 0, dayData.first_power/dayData.average_power)
显然，您无法将其除以零，因此，如果average_power为零，我正在尝试将second_step_power设置为0，但是出现错误：
ZeroDivisionError: float division by zero
有人可以让我知道处理零的正确方法，所以代码
我理想的输出是：
ratio average_power second_step_power
0 5 8.0 0.625
1 6 4.0 1.500
2 7 0.0 0.000
3 0 6.0 0.000
4 8 5.0 1.600
5 9 4.0 2.250
6 8 2.0 4.000
7 7 8.0 0.875
8 6 0.0 0.000
9 5 5.0 1.000
10 8 4.0 2.000
谢谢
最佳答案
您可以首先将所有值设置为零，然后创建一个掩码，以有效的分母（即power大于零（gt(0)））定位所有行。最后，将掩码与loc一起使用以计算second_step_power。
df['second_step_power'] = 0
mask = df.average_power.gt(0)
df.loc[mask, 'second_step_power'] = \
df.loc[mask, 'first_power'] / df.loc[mask, 'average_power']
关于python - 划分数据帧列并得到ZeroDivisionError:浮点除以零，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38546275/