获取所有非 nan 值的平均值 - Python

在数据处理和分析中，经常需要计算一组数据中所有非 NaN 值的平均值。在 Python 中，可以使用 numpy 库中的 nanmean 函数实现。

numpy.nanmean 函数介绍

numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, keepdims=<no value>) 函数返回数组中所有非 NaN 值的算术平均值。

参数说明：

• a：输入的数组。
• axis：计算的轴。默认为 None，在整个数组上进行计算。
• dtype：返回的数据类型。默认为 None，即保留原数组的数据类型。
• keepdims：如果为 True，结果将保留原始数组的维度。默认值为 False，返回降维后的数组。

示例代码

import numpy as np

# 创建含有 NaN 值的数组
data = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])

# 计算所有非 NaN 值的平均值
mean = np.nanmean(data)

print("平均值为:", mean)

以上代码输出：

平均值为: 5.166666666666667

总结

使用 numpy.nanmean 函数可以方便地计算数组中所有非 NaN 值的平均值，特别适用于数据清洗和处理。需要注意的是，在计算时要考虑数据的缺失值情况，以免出现结果偏差。