Python中的 numpy.nanpercentile()

在数据分析过程中，我们常常需要求出数据集的分布情况，例如数据集的中位数、百分位数等。而 numpy 库中的 numpy.percentile() 函数提供了一个便利的方法来计算这些统计量。

但是，在实际数据分析中，我们往往会遇到缺失值的情况，这时候如果用 numpy.percentile() 来计算分布情况，就会遇到问题。这时候，我们可以使用 numpy.nanpercentile() 函数来处理缺失值，并计算相应的分布统计量。

用法

numpy.nanpercentile() 函数的用法与 numpy.percentile() 函数类似，但是它能够处理数组中的缺失值。它的语法如下：

numpy.nanpercentile(a, q, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)

其中：

• a：要计算的数组；
• q：要计算的分位数或分位数组成的数组。分位数或分位数数组的取值范围是 [0, 100]；
• axis：指定分布计算的方向；
• out：输出结果的数组，如果指定，则返回结果存储在该数组中；
• keepdims：为 True 则结果数组保持和输入的数组 a 的维度一致。

下面的例子展示了如何使用 numpy.nanpercentile() 函数来计算一个包含缺失值的数组的 50% 分位数：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
b = np.nanpercentile(a, 50)

print(b)

输出结果为：

3.0

在上面的例子中，我们创建了一个包含缺失值的数组 a，然后计算了它的 50% 分位数，得到了结果 3.0。

总结

numpy.nanpercentile() 函数是计算数组分布统计量时弥补缺失值的有用工具。它的使用方法和 numpy.percentile() 函数类似，但是可以处理缺失值，因此在实际数据分析中也更加实用。