除以零时如何得到 -inf 值？

Question

在计算数据框中两列之间的百分比差异时，我得到了一个恼人的结果。

这是我的数据示例：

19044   109328.6627 4.74084555

0   53655.32937 inf

0   52591.95235 inf

0   56103.29265 inf

第 1 列和第 2 列是我的数据框中的数字，第 3 列是我生成的变化百分比。我认为问题是当我除以 0 时我得到 inf。这会影响我以后的计算。

这是我的计算：

TestResults['diff'] = ((abs(TestResults['B']).astype(float) - abs(TestResults['A']).astype(float)) / abs(TestResults['A']).astype(float))

当我尝试这个命令时，我也得到了类似的结果：

TestResults['diff'] = TestResults['B'].sub(df['A'].shift()).div(df['A']).fillna(0)

我假设我可以执行 df.column.replace 来删除 inf 值，但我不想一开始就生成它。

我能做些什么？

Answer 1

在 numpy 中你可以设置错误行为：然而，除以零可以使用 seterr 捕获：np.seterr(divide='raise')np.divide(1, 0)Traceback (most recent call last):&nbsp; File "<stdin>", line 1, in <module>FloatingPointError: divide by zero encountered in dividehttps://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.divide.html另一种选择是编写自己的 div 函数，例如：def safe_div(x,y):&nbsp; &nbsp; if y == 0:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; return 0&nbsp; &nbsp; return x / y在你的代码中：TestResults['diff'] = safe_div(TestResults['B'].sub(df['A'].shift()),(df['A']).fillna(0))