numpy数组的平均值返回NaN

Question

我有一个超过330,000行的np.array。我只是尝试取其平均值并返回NaN。即使我试图过滤掉我的数组中任何潜在的NaN值（不管怎样都不应该），平均值会返回NaN。我做的事情很古怪吗？

我的代码在这里：

average(ngma_heat_daily)
Out[70]: nan

average(ngma_heat_daily[ngma_heat_daily != nan])
Out[71]: nan

Answer 1

试试这个：

>>> np.nanmean(ngma_heat_daily)

此函数在取平均值之前从数组中删除NaN值。

修改：average(ngma_heat_daily[ngma_heat_daily != nan])无效的原因是：

>>> np.nan == np.nan
False

根据IEEE浮点标准，NaN不等于它自己！你可以这样做来实现同样的想法：

>>> average(ngma_heat_daily[~np.isnan(ngma_heat_daily)])

np.isnan，np.isinf和类似函数对于此类数据屏蔽非常有用。

Answer 2

此外，还有一个名为nanmedian的函数，它会忽略NaN值。该函数的签名为：numpy.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=<no value>)