本文教你如何在python中筛选低于阈值（如0.8 pu）的电压数据时，安全排除无意义的0.0“空值”，避免误判失败，并优化代码可读性与性能。
在电力系统仿真数据分析中，常需检查电压恢复是否满足标准（如 ≥ 0.8 per-unit）。但原始数据中普遍存在 0.0 这类占位符或未采集值——它虽数值上小于阈值，却不代表真实低电压故障。若直接用 if value ailure”。解决关键在于：保留对真实异常低电压（如 0.1、0.3）的敏感性，同时显式排除 0.0 的干扰。
最简洁可靠的修改方式，是在原有判断逻辑中增加 and current_voltage != 0.0 条件。同时建议优化重复计算，提升健壮性：
# ✅ 推荐修改：单次读取 + 双条件过滤
volts_keys = sorted(volts.keys()) # 替代 .sort() 原地修改（更Pythonic）
for k in range(min(10, len(volts_keys))): # 防止索引越界
key_name = volts[volts_keys[k]]
current_voltage = float(channel[key_name]) # 仅转换一次
if current_voltage < acceptable_voltage_PU and current_voltage != 0.0:
is_voltage_good = False
break # 一旦发现有效异常值即可提前终止内层循环⚠️ 注意事项：永远避免 == 0.0 浮点数精确比较？ 在本场景中安全：0.0 是明确写入文本的整数值（如 "0.0" 或 "0"），经 float() 解析后严格等于 0.0，无需引入 math.isclose()。边界防护：使用 min(10, len(volts_keys)) 防止 volts 中实际电压通道不足10个时发生 IndexError。命名规范：遵循 PEP 8，将 timeForVoltageRecovery 改为 time_for_voltage_recovery，提升团队协作可维护性。逻辑优化：加入 break 后，只要找到一个非零且低于阈值的电压，即判定为失败，避免冗余遍历。
此外，若数据中 0.0 可能以 "0", "0.000", "-0.0" 等形式出现，可进一步增强鲁棒性：
# 更严格的零值过滤（可选）
if (current_voltage < acceptable_voltage_PU and
abs(current_voltage) > 1e-9): # 忽略绝对值极小的浮点噪声
is_voltage_good = False总结：排除 0.0 并非降低检测灵敏度，而是提升业务逻辑准确性。核心原则是——区分“无效数据”与“异常数据”。通过一行条件增强（and current_voltage != 0.0）+ 少量工程优化，即可让脚本真正反映系统健康状态，而非被数据噪声误导。
