pandasでのZeroDivisionError

Question

ある環境(デバッグできない)で、下記のようなdateframeを正規化する処理を走らせたところ、

df2 = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

こちらの行で、下記エラーとなってしまいました。

ZeroDivisionError: float division by zero

しかし、手元のデバッグ環境で同じデータ(上記処理の直前にdfをto_csvで吐き出しており、そちらのデータ)を
pd.read_csvして上記の処理をしたところ、このエラーが再現しません。
このデータは欠損値(NaN)があり、かつ列すべてが同じ値が入ることがあるデータ(df.max()-df.min()=0になる)なので、
このどちらかが原因かと思ったのですが、NanはNanのまま置換してくれましたし、全て同じ値が入った列は全てNanに置換してくれました。
エラーとなった環境ではデバッグができず、困っております。

何かわかる方いらっしゃいましたらご教授いただきたいです。

各バージョンは下記を使用しております。
python=3.7.7
pandas=1.0.3
numpy=1.18.1

データはこんなイメージです。(行名、列名は省かせて頂きました)

Answer 1

pandasでは0除算をしたとき、通常は ZeroDivisionError は発生せずに inf (もしくは -inf) になります。
なので、質問の演算をしたとき NaN になるのが普通のはずです。
考えられるのは、dtypeがobjectになっているとかでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.0, 3.0], 'b': [1.0, 1.0, 1.0]})
print((df - df.min()) / (df.max() - df.min()))
#     a   b
#0  0.0 NaN
#1  0.5 NaN
#2  1.0 NaN

df = pd.DataFrame({'a': [1.0, 2.0, 3.0], 'b': [1.0, 1.0, 1.0]}, dtype=object)
print((df - df.min()) / (df.max() - df.min()))
# ZeroDivisionError: float division by zero

エラーが発生している環境では、データをdtype=objectで持っているのではないでしょうか。
csvに出力して、別環境でread_csvした場合はdtype=floatになっていて、問題が発生しないという可能性はありそうです。
もとのデータフレームをどうやって作成しているかを、dtypeを気にしながらチェックしてみてはどうでしょう。

Comments

[pariparigorilla]

dtypeを出力して確認したところ、おっしゃる通り、dtype=objectになっておりました。
こちらの正規化処理の前にfloatに変換することで通るようになりました。
どうもありがとうございます。