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如何计算避免nan的数组(A)的平均值?

import numpy as np 
A = [5    nan    nan    nan    nan  10]
M = np.mean(A[A!=nan]) does not work
Any idea?
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另一种可能性如下:

import numpy
from scipy.stats import nanmean # nanmedian exists too, if you need it
A = numpy.array([5, numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan, 10])
print nanmean(A) # gives 7.5 as expected

我想这看起来比已经给出的其他解决方案更优雅(和可读)

编辑:显然(@Jaime)报告说这个功能已经直接存在于最新的numpy(1.8)中,所以如果你有那个版本就不需要import scipy.statsnumpy

import numpy
A = numpy.array([5, numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan, 10])
print numpy.nanmean(A) 

第一个解决方案也适用于没有最新版本numpy(如我)的人

于 2013-11-08T08:37:30.237 回答
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使用numpy.isnan

>>> import numpy as np 
>>> A = np.array([5, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 10])
>>> np.isnan(A)
array([False,  True,  True,  True,  True, False], dtype=bool)
>>> ~np.isnan(A)
array([ True, False, False, False, False,  True], dtype=bool)
>>> A[~np.isnan(A)]
array([  5.,  10.])
>>> A[~np.isnan(A)].mean()
7.5

因为你不能nan比较nan

>>> np.nan == np.nan
False
>>> np.nan != np.nan
True
>>> np.isnan(np.nan)
True
于 2013-11-08T06:02:39.743 回答