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如下例
data2[‘营业成本率'] = data2[‘营业成本本年累计']/data2[‘营业收入本年累计']*100
但有营业收入本年累计为0的情况,
则营业成本率为inf,即无穷大,而需要在表中体现为零,用如下方法填充:
data2['营业成本率'] = data2['营业成本本年累计']/data2['营业收入本年累计']*100 data2['营业成本率'].replace([np.inf, -np.inf, "", np.nan], 0, inplace=True)
当然,要引用到numpy库
需要导入库
import pandas as pd # 导入panads from openpyxl import load_workbook # 读取时导入这个 from openpyxl.styles import Font, Alignment # 设置单元格格式 from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string # 柱形BarChart 3D柱BarChart3D from openpyxl.chart import label, BarChart3D, BarChart, Reference import numpy as np
也可以采用函数和apply的方式
def get_benrate(series): shouru = series['营业收入本年累计'] chengben = series['营业成本本年累计'] if shouru == 0: return 0 else: return chengben/shouru*100 data2['营业成本率'] = 0 data2['营业成本率'] = data2.apply(get_benrate, axis=1)
以前虽然用
data2['三项费用完成比例本月数'] = 0 data2.loc[data2['任务指标三项费用'] != 0,'三项费用完成比例本月数'] = data2['三项费用合计本月数']/data2['任务指标三项费用']*100
解决过除数为0的情况,但最上面的例子,却怎么也不认,一直提示错误,不知道是什么原因,也请大家给指正。
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暂无浅谈pandas dataframe对除数是零的处理的评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。