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我有以下数据帧

           time       X    Y  X_t0     X_tp0  X_t1     X_tp1  X_t2     X_tp2
0         0.002876    0   10     0       NaN   NaN       NaN   NaN       NaN
1         0.002986    0   10     0       NaN     0       NaN   NaN       NaN
2         0.037367    1   10     1  1.000000     0       NaN     0       NaN
3         0.037374    2   10     2  0.500000     1  1.000000     0       NaN
4         0.037389    3   10     3  0.333333     2  0.500000     1  1.000000
5         0.037393    4   10     4  0.250000     3  0.333333     2  0.500000

....
1030308   9.962213  256  268   256  0.000000   256  0.003906   255 …

在Pandas中,我可以使用df.dropna()删除任何NaN条目.Pandas中是否有类似的东西可以删除非有限(例如Inf)条目？

在Python中将pandas DataFrame列彼此分开时,处理零分母的最佳方法是什么？例如:

df = pandas.DataFrame({"a": [1, 2, 0, 1, 5], "b": [0, 10, 20, 30, 50]})
df.a / df.b  # yields error

我想将分母为零的比率注册为NA(numpy.nan).如何在熊猫中有效地完成这项工作？

转换为float64在列级别上不起作用:

In [29]: df
Out[29]: 
   a   b
0  1   0
1  2  10
2  0  20
3  1  30
4  5  50

In [30]: df["a"].astype("float64") / df["b"].astype("float64")
...

FloatingPointError: divide by zero encountered in divide

我怎么能只为特定列而不是整个df做到这一点？