df 是一個(gè)包含ship_date、order_date 和cumulative_ordered 的csv 文件。cumulative_ordered 是在ship_date 之前每天添加的訂單總和。每個(gè) ship_date 前有 30 天，而那些天數(shù)只計(jì)算一個(gè) ship_date。在ship_date 2018-07-01之后，那么下一個(gè)ship_date將是2018-08-01，程序相同。我的問(wèn)題是，當(dāng)我計(jì)算前 30 天中每一天的累積排序的百分比平均值時(shí)，我無(wú)法獲得剩余天數(shù)（請(qǐng)參閱下面的最后一個(gè)代碼輸出）。我有以下代碼，它為我提供了 csv 文件中的 days_remaining，其中包含幾個(gè)不同的 ship_date 和 order_date，分別倒計(jì)時(shí)到每個(gè)單獨(dú)的 ship_date。df['days_remaining'] = pd.to_datetime(df['ship_date']).sub\(pd.to_datetime(df['order_date'])).dt.daysdf['difference'] = df['ship_date'] - df['order_date']df.head()輸出：ship_date    Order_date   cumulative_ordered   days_remaining    difference2018-07-01   2018-06-01     7                  30               30 days2018-07-01   2018-06-02     10                 29               29 days2018-07-01   2018-06-03     15                 28               28 days2018-07-01   2018-06-04     30                 28               27 days2018-07-01   2018-06-05     41                 28               26 days然后我嘗試查找ship_date之前每一天的總訂購(gòu)量m = df.groupby("difference").mean()m.head()這給了我這個(gè)輸出：             cumulative ordered    days_remainingdifference                                  0 days    352.458124             0.0      1 days    291.234747             1.0      2 days    244.122137             2.0      3 days    201.178765             3.0      4 days    190.153641             4.0當(dāng)我嘗試通過(guò)運(yùn)行以下代碼，根據(jù)從上面 0 天的cumulative_ordered 輸出填充的百分比來(lái)查找每天累積訂購(gòu)的平均值時(shí)遇到了一個(gè)問(wèn)題：   v = m/m[m.index.days == 0].iloc[0]   v.head()          cumulative_ordered      days_remainingdifference                           0 days        1.000000              NaN1 days        0.891324              inf2 days        0.812534              inf3 days        0.752339              inf4 days        0.673745              infdays_remaining 更改為 NaN 和 inf .. 我怎樣才能保留它以便它仍然給我整數(shù)？