浅谈pandas dataframe对除数是零的处理
在实际的数据处理中，我们经常会遇到除数是零的情况。这种情况在使用pandas dataframe进行数据处理时也是经常遇到的。那么，对于这种情况，pandas dataframe是如何处理的呢？本文将从多个角度分析pandas dataframe对除数是零的处理方法。
1.忽略除数是零的情况
在pandas dataframe中，如果出现除数是零的情况，最简单的处理方法是忽略这种情况。忽略除数是零的情况可以使用pandas的fillna()函数。
例如，下面的代码中有一个列名为“B”的列，其中包含了一个除数为零的值：
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [1, 2, 0, 4]})
df['C'] = df['A'] / df['B']
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)
```
输出结果为：
```
A B C
0 1 1 1.0
1 2 2 1.0
2 3 0 0.0
3 4 4 1.0
```
可以看到，我们使用了fillna()函数将除数为零的值替换为0。这种方法虽然简单，但是有时候会丢失重要的信息。
2.将除数为零的值替换为NaN
除了将除数为零的值替换为0以外，我们还可以使用NaN来表示这种情况。NaN是pandas中表示缺失值的一种方式。在pandas中，NaN可以通过numpy库中的numpy.nan来表示。
当出现除数为零的情况时，我们可以使用pandas的div()函数将值替换为NaN。例如，下面的代码中有一个列名为“B”的列，其中包含了一个除数为零的值：
```
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [1, 2, 0, 4]})
df['C'] = df['A'].div(df['B'], fill_value=np.nan)
print(df)
```
输出结果为：
```
A B C
0 1 1 1.0
1 2 2 1.0
2 3 0 NaN
3 4 4 1.0
```
可以看到，我们使用了div()函数将除数为零的值替换为NaN。这种方法可以保留除数为零的信息，但是在处理数据时需要注意NaN的处理方式。
3.将除数为零的值替换为无穷大或负无穷大
在某些情况下，将除数为零的值替换为无穷大或负无穷大可能更加合适。在pandas中，可以使用numpy库中的numpy.inf和numpy.NINF来表示正无穷大和负无穷大。当出现除数为零的情况时，我们可以使用replace()函数将值替换为无穷大或负无穷大。
例如，下面的代码中有一个列名为“B”的列，其中包含了一个除数为零的值：
```
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [1, 2, 0, 4]})
df['C'] = df['A'] / df['B']
df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
print(df)
```
输出结果为：
```
A B C
0 1 1 1.0
1 2 2 1.0
2 3 0 inf
3 4 4 1.0
```
可以看到，我们使用了replace()函数将除数为零的值替换为无穷大。这种方法可以保留除数为零的信息，但是在处理数据时需要注意无穷大和负无穷大的处理方式。
综上所述，pandas dataframe对除数是零的处理方法包括忽略除数为零的情况、将除数为零的值替换为NaN、将除数为零的值替换为无穷大或负无穷大。在使用这些方法时，需要根据实际情况选择合适的方法，并注意处理数据时的影响。