处理ZeroDivisonError的最佳方法？

Question

我有下面的代码：

def chunk_trades(A): 
    last = A[0] 
    new = [] 
    for x in A.iteritems(): 
     if np.abs((x[1]-last)/last) > 0.1: 
      new.append(x[1]) 
      last = x[1] 
     else: 
      new.append(last) 
    s = pd.Series(new, index=A.index) 
    return s 

有时last可以为零。在这种情况下，我希望它能够保持优雅，好像last几乎为零。

什么是最干净的方式？

Answer 1

本只需更换您的线路：

if not last or np.abs((x[1]-last)/last) > 0.1: 

因为左断言首先检查这不会引发异常。

Answer 2

不知道如果你真的想“几乎0”来划分，因为其结果将是“几乎无限”，但你也可以这样做：

if last == 0: 
    last = sys.float_info.min 

这是最小的正标准化浮动即最接近于零的值。

来源：https://docs.python.org/2/library/sys.html#sys.float_info

Answer 3

如果我正确anderstand，当last == 0 youl'll得到ZeroDivisionError，不是吗？如果是，请考虑以下稍微修改后的代码：

def chunk_trades(A): 
    last = A[0] 
    new = [] 
    for x in A.iteritems(): 
     try: 
      if np.abs((x[1]-last)/last) > 0.1: 
       new.append(x[1]) 
       last = x[1] 
      else: 
       new.append(last) 
     except ZeroDivisionError: 
      eps = 1e-18 # arbitary infinitesmall number 
      last = last + eps 
      if np.abs((x[1]-last)/last) > 0.1: 
       new.append(x[1]) 
       last = x[1] 
      else: 
       new.append(last) 

    s = pd.Series(new, index=A.index) 
    return s