Python 内核在 Pandas 中进行除法时死亡答案

【问题标题】：Python kernel dies while doing a division in PandasPython 内核在 Pandas 中进行除法时死亡
【发布时间】：2017-08-11 17:11:12
【问题描述】：

我有一个大小约为 94.4 MB 的 csv，它包含 143,940 行和 63 列。我只是想划分两列并在另一列中输出值。我正在执行的代码是一个非常简单的代码。

DF['Col3'] = DF['Col1'] / DF['Col2']

每次我在我的 spyder3 或 Jupyter Notebook 上执行这段代码时，内核都会死掉，我以前执行过这段代码，但我没有任何问题。现在我收到错误消息

内核死机，正在重启

我在我的笔记本电脑上运行 python 2.7 和 anaconda 4.3.14 版 pandas 0.19.2 版，它有 8 GB 的 RAM。其中在运行此代码之前仅使用了 1 GB，并且在我运行此代码时使用了 100%。

如果有什么建议请指导。谢谢你

【问题讨论】：

当我们不知道文件中的内容以及您如何阅读它时，我们应该如何知道该怎么做？请注意，“内核死亡”可能意味着“分段错误”，因此您需要包含某种回溯（类似 gdb），这样我们才能真正知道出了什么问题。它在 Python shell 中工作吗？它适用于其他 csv 数据吗？它适用于较旧的熊猫版本吗？您是否考虑将其发布为 pandas 问题跟踪器上的错误？看来这很可能是 pandas 中的一个错误。
如果您使用pd.read_csv() 读取文件，您可以尝试指定engine='python'。纯 python 实现不太可能出现段错误，如果失败，将会有完整的回溯。
我已经使用 pd.read_csv() 读取了文件。它在 python shell 中也不起作用。该文件包含带有日期和合同信息的支出信息的采购订单数据，因此数据是机密的。我所有其他代码都运行良好，问题仅出在我进行计算的地方。
我试过这个并得到错误Error: new-line character seen in unquoted field - do you need to open the file in universal-newline mode?
你不需要分享原始数据，只是为了重现错误。关于例外：您能否将edit 也包含在问题中？

【解决方案1】：

显然，当涉及到 NaN 时，内核在两个系列之间存在划分问题。我按照建议将“/”运算符替换为 div() 方法解决了这个问题。

你可以用df.col1.div(df.col2)代替df.col1 / df.col2

【讨论】：

当前链接已损坏或未注册的人无法访问。你能把 div() 方法贴在这里吗？
是的，对不起，我认为它可以从外部访问。不用df.col1 / df.col2，你可以用df.col1.div(df.col2)。我刚刚编辑了我的答案。希望有帮助！
谢谢！我也一直在使用df.col1.divide(df.col2)
不客气！显然这两种方法都做同样的事情：stackoverflow.com/questions/48654181/…