pandas.apply（）的区别返回NaN两列

我想计算两只大熊猫列I和Imean用下面的代码的绝对差值之间pandas.apply（）的区别返回NaN两列

def diff(row): 
     """ calculate absolute difference of this row """ 
     return np.abs(row['I'] - row['Imean']) 

    spectrum['diff'] = spectrum.apply(diff, axis=1)

每当spectrum['I']都是零，spectrum['diff']包含所有nan 。我错过了什么？（如果我检查spectrum['I']为全零的情况下，然后spectrum['diff'] = spectrum['Imean']我可以规避错误但仍...）。

补充信息：

好吧，我进一步调查，并找到了我的问题。我通过曲线下方的面积归我的数据，并尝试通过零避免分裂，因为我知道，有可能是全零目前的数据。

s = spectrum['I'].sum() 
    try: 
     spectrum['I'] /= s 
    except ValueError: 
     spectrum['I'] = 0.0

我没有得到任何警告，运行时间从我的剧本，但如果我在IPython的控制台上运行我的代码，我得到RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide和spectrum['I']得到由NaN条代替。如果我使用ZeroDivisionError也是如此。那么，如何正确地避免被零除这里？

来源

2016-07-24 IAlx

有可能是一堆你错过的东西，但我注意到，失踪的第一件事是样本数据集。尝试在提出问题时遵循这些标准：http：//stackoverflow.com/help/mcve – piRSquared

如果我理解正确的话，你可以这样来做：

In [6]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 20, (10,2)), columns=['I', 'Imean']) 

In [7]: df['diff'] = (df['I'] - df['Imean']).abs() 

In [8]: df 
Out[8]: 
    I Imean diff 
0 2  9  7 
1 9  1  8 
2 18  11  7 
3 6  19 13 
4 5  12  7 
5 4  8  4 
6 13  3 10 
7 1  19 18 
8 6  5  1 
9 7  0  7

全部为零：

In [9]: df.I=0 

In [10]: df 
Out[10]: 
    I Imean diff 
0 0  9  7 
1 0  1  8 
2 0  11  7 
3 0  19 13 
4 0  12  7 
5 0  8  4 
6 0  3 10 
7 0  19 18 
8 0  5  1 
9 0  0  7 

In [11]: df['diff'] = (df['I'] - df['Imean']).abs() 

In [12]: df 
Out[12]: 
    I Imean diff 
0 0  9  9 
1 0  1  1 
2 0  11 11 
3 0  19 19 
4 0  12 12 
5 0  8  8 
6 0  3  3 
7 0  19 19 
8 0  5  5 
9 0  0  0

PS为@piRSquared已经提到的，请始终提供重复的样品和所需的数据集时，问大熊猫问题

来源

2016-07-24 09:20:34 MaxU

pandas.apply（）的区别返回NaN两列

回答

相关问题