为何两个有效float类型Pandas Series对象相除返回NaN？

核心原因：Pandas Series的索引对齐机制 #

你遇到的问题完全是因为Pandas Series运算时会严格按索引对齐，而非简单按元素位置匹配：

• c_value_1是仅包含索引0的Series，对应值为0.188008
• c_value_2是仅包含索引1的Series，对应值为0.17636

当执行c_value_1 / c_value_2时，Pandas会遍历两个Series的所有索引：

• 索引0的位置：c_value_2没有对应值，返回NaN
• 索引1的位置：c_value_1没有对应值，返回NaN

而.array属性返回的是Series底层的无索引数值集合，运算时直接按元素位置一一对应计算，不需要考虑索引，因此能得到正确结果。

几种解决方案 #

1. 提取标量值计算：既然你确定每个查询仅返回一行，直接用.iloc[0]取出标量再运算：

c_value_1.iloc[0] / c_value_2.iloc[0]  # 结果：1.066046723747

2. 忽略索引对齐：用.array或.values获取底层数值数组运算：

c_value_1.array / c_value_2.array  # 结果：<PandasArray([1.06604672]) dtype: float64>

3. 统一索引后运算：重置两个Series的索引，让它们的索引一致：

c_value_1.reset_index(drop=True) / c_value_2.reset_index(drop=True)
# 结果：0    1.066047
# dtype: float64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jjwest