pandas：float divided by zero

其实这个问题不止遇到一次了，但有时候同样分母为0，结果却直接为nan。对于这两者之间的关系目前我不太清楚。之前遇到该问题都是靠这两行代码莽过去

with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):for i in onlist:a = np.array()b = np.array()# 个人感觉重点是下面这个divide函数的casting参数temp =  np.divide(a -b, a,out=np.zeros_like(a), where=a!=0,casting="unsafe")

不过相除的结果是0，因为上面这行代码的本质就是遇到算不出的数据是，就以np.zeros_like(a)生成的矩阵中相应位置的数据去顶替。
所以想得到结果为nan，可以使用np.full_like，不只是nan，可以生产任何单一数据的矩阵

a = np.full([1,5], np.nan)  # array([[nan, nan, nan, nan, nan]])
np.full_like(a,1)  # # array([[1, 1, 1, 1, 1]])

即

temp =  np.divide(a -b, a,out=np.full_like(a,np.nan), where=a!=0,casting="unsafe")

最后，我听同事说产生这个错误可能是因为做除法的两者之间有pandas的object类，所以需要指定数据类型再做除法，大家可以试试。

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