Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

3.2

 関数

83

3.2.7

 エラーと例外の処理

Python

のエラーと例外の処理をうまく行うのは、堅牢なプログラムを書くために重要な部分です。

データ分析アプリケーションでは、多くの関数が特定の種類の入力値に対してだけ機能します。例え

ば、

Python

の

float

関数は、浮動小数を表す文字列を使って

float

へ変換可能ですが、不適切な入力

を行うと

ValueError

を起こして失敗します。

In [197]: float('1.2345')

Out[197]: 1.2345

In [198]: float('something')

---------------------------------------------------------------------------

ValueError Traceback (most recent

call last)

<ipython-input-198-439904410854> in <module>()

----> 1 float('something')

ValueError: could not convert string to float: 'something'

この

float

関数のエラーをうまく処理して、エラーが発生する場合は入力値をそのまま戻すようにし

たい場合を考えます。この場合、

float

関数を

try

/

except

ブロックで囲んだ関数を書きます。

def attempt_float(x):

try:

return float(x) ...