環境

Python 3.12.4
pandas 2.2.3
numpy 1.26.4

はじめに

pandasで予期しないZeroDivisionErrorにハマったので、ゼロ除算の挙動を整理しました。

ゼロ除算の前提

プリミティブな数値型の場合

ゼロで割るとZeroDivisionErrorが発生します。

In [652]: 1 / 0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: division by zero

In [653]: 0 / 0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: division by zero

numpyの数値型の場合

ゼロで割ってもエラーは発生しませんが、RuntimeWarningは表示されます。

In [659]: np.int64(1) / 0
<ipython-input-659-f1425159271a>:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in scalar divide
  np.int64(1) / 0
Out[659]: inf

In [661]: np.int64(0) / 0
<ipython-input-661-a8c114fc651e>:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in scalar divide
  np.int64(0) / 0
Out[661]: nan

numpy.ndarrayも同様の挙動です。

In [654]: arr = np.array([0, 1])

In [655]: arr
Out[655]: array([0, 1])

In [656]: arr / 0
<ipython-input-656-db39a1c38901>:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
  arr / 0
<ipython-input-656-db39a1c38901>:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
  arr / 0
Out[656]: array([nan, inf])

本題

pandas.Seriesに対してゼロで割ってもエラーは発生しません。またwarningも表示されません。

In [595]: a = pd.Series([0, 1])

In [596]: a
Out[596]:
0    0
1    1
dtype: int64

# 要素の型は、numpyの数値型
In [597]: type(a[0])
Out[597]: numpy.int64

In [598]: a / 0
Out[598]:
0    NaN
1    inf
dtype: float64

しかし、astype("object")でdtypeをobjectにするとZeroDivisionErrorが発生します。これは、pandas.Sereisの各要素がnumpyの数値型ではなくプリミティブな数値型であるためです。astype("object")により、数値の型がnumpy.int64からintに変換されました。

In [605]: b = a.astype("object")

In [606]: b
Out[606]:
0    0
1    1
dtype: object

# 要素の型は、プリミティブな数値型
In [607]: type(b[0])
Out[607]: int

In [608]: b / 0
---------------------------------------------------------------------------

ZeroDivisionError: division by zero

dtypeが`object`のSeriesに、numpyの数値型である値が格納されるケース

上の例では、dtypeがobjectのSeriesにプリミティブな数値型の値が格納されていますが、numpyの数値型である値を含める方法もあります。

`pandas.Series()`にnumpyの数値型の値を格納する

In [648]: c = pd.Series([np.int64(0), np.int64(1)], dtype="object")

In [649]: c
Out[649]:
0    0
1    1
dtype: object

In [650]: type(c[0])
Out[650]: numpy.int64

In [651]: c / 0
Out[651]:
0    NaN
1    inf
dtype: object

`pandas.DataFrmae.iloc`で`pandas.Series`を取得する

In [677]: df = pd.DataFrame({"name":["Alice","Bob"], "count":[0,1]})

In [698]: df
Out[698]:
    name  count
0  Alice      0
1    Bob      1

In [699]: row = df.iloc[0]

In [700]: row
Out[700]:
name     Alice
count        0
Name: 0, dtype: object

In [701]: type(row["count"])
Out[701]: numpy.int64

In [706]: row[1:] / 0
Out[706]:
count    NaN
Name: 0, dtype: object

dtypeが`object`のSeriesに、プリミティブな数値型の値が格納されるケース

以下のケースでは、dtypeがobjectのSeriesに、プリミティブな数値型の値が格納されます。ゼロで割るとZeroDivisionErrorが発生するので注意してください。

`astype("object")`で`pandas.Series`を取得する

すでに例を示したので、省略します。

`pandas.DataFrmae.iterrows()`で`pandas.Series`を取得する

In [708]: for i, row in df.iterrows():
     ...:     print(row)
     ...:     print(type(row["count"]))
     ...:     row[1:] / 0
     ...:
name     Alice
count        0
Name: 0, dtype: object
<class 'int'>
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError

`pandas.DataFrmae.apply`で関数を行に対して適用する

In [331]: df = pd.DataFrame({"name":["Alice","Bob"], "count":[0,1]})

In [342]: def foo(row):
     ...:     print(f"{type(row["count"])=}")
     ...:     return row
     ...:

In [343]: df.apply(foo, axis=1)
type(row["count"])=<class 'int'>
type(row["count"])=<class 'int'>
Out[343]:
    name  count
0  Alice      0
1    Bob      1

`pandas.Series()`に`numpy.array`を渡す

In [736]: d = pd.Series(np.array([1,0]), dtype="object")

In [737]: d
Out[737]:
0    1
1    0
dtype: object

In [738]: type(d[0])
Out[738]: int

In [739]: d / 0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: division by zero

まとめ

pandas.Seriesのdtypeが数値型の場合は、ゼロで割ってもZeroDivisionErrorが発生しません。これは、各要素の型がnumpyの数値型であるためです。numpyの数値型の値に対しては、ゼロで割ってもZeroDivisionErrorが発生しません。
pandas.Seriesのdtypeがobjectの場合は、ゼロで割るとZeroDivisionErrorが発生するときがあります。astype()やiterrows()でdtypeがobjectであるSeriesを取得したときは、ゼロで割るとZeroDivisionErrorが発生します。各要素の値がプリミティブな数値型であるためです。

補足

`numpy.array`のdtypeが`object`の場合

numpy.arrayのdtypeがobjectの場合は、pandas.Series同様ZeroDivisionErrorが発生するときがあります。

`numpy.ndarray.astype("object")`を実行する

In [784]: a = np.array([1,0])

In [785]: a
Out[785]: array([1, 0])

In [788]: type(a[0])
Out[788]: numpy.int64

In [786]: b = a.astype("object")

In [787]: b
Out[787]: array([1, 0], dtype=object)

In [789]: type(b[0])
Out[789]: int

In [790]: b / 0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: division by zero

`numpy.array()`の`dtype`引数を指定する

In [802]: c = np.array([1,0], dtype="object")

In [803]: c
Out[803]: array([1, 0], dtype=object)

In [804]: type(c[0])
Out[804]: int

In [805]: c / 0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError: division by zero