继续通过 for 循环中的 Scipy CurveFit RuntimeError

如何解决继续通过 for 循环中的 Scipy CurveFit RuntimeError

关于如何使用类似于“继续”的东西的任何想法在曲线拟合错误时越过 RuntimeERror？

我有大约一百万行和 23 列的 df。有一列用于 ID。实际上只有大约 18,000 个唯一 ID。所以我创建了一个 for 循环来遍历每个唯一的 ID。在该循环中，我为每个 ID 创建了一个带有行/列的过滤数据框。使用过滤后的数据，我根据列中可用的值和我创建的一些函数来运行曲线拟合来计算指数下降曲线。这是一个简单的等式。 http://www.petrocenter.com/reservoir/DCA_theory.htm

曲线拟合运行后，我将曲线拟合求解的参数插入到我的指数下降曲线函数中。我将该函数的新值作为新列添加到 for 循环内该唯一 ID 的数据帧中。然后我将每个唯一的 ID 数据框与新的曲线拟合函数数据列一起存储在字典中。因此，我可以访问具有原始值的每个 ID 数据框，以及基于使用指数下降曲线的曲线拟合的估计值。

基本上我是曲线拟合 18,000 次。通过该过程，某些曲线拟合会产生无法求解曲线拟合的 RunTimeError。我觉得不是所有问题都解决了。我没有时间检查 18,000 个唯一 ID 数据以确保它足够干净以适合曲线。因此，我希望能够跳过出现 RunTimeError 的那些 ID 实例，并移至 for 循环中的下一个唯一 ID。