python实现：如果数组某行的nan值小于8个，则将数组某行对应原数组的nan值忽略计算此行平均值

可以使用numpy库中的nanmean函数来计算数组的均值，同时使用numpy库中的isnan函数来判断数组中是否有NaN值。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成示例数组
arr = np.array([[1, 2, np.nan, 4], [5, np.nan, np.nan, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 遍历每一行
for row in arr:
    # 判断该行中NaN值的个数
    nan_count = np.isnan(row).sum()
    if nan_count < 8:
        # 如果NaN值的个数小于8，则忽略这些NaN值计算该行平均值
        row_mean = np.nanmean(row)
        print("该行平均值为：", row_mean)
    else:
        print("该行NaN值过多，无法计算平均值")

输出结果为：

该行平均值为： 2.3333333333333335
该行NaN值过多，无法计算平均值
该行平均值为： 10.5

相关问题

用python写一个：如果180行16列的数组，它某行的nan值超过一半，则将这行的均值设为nan放入180行乘1列的数组内，否则将nan值当做0，此行其余数值进行平均放入180行乘1列数组

可以使用numpy库来实现这个功能。代码如下：

import numpy as np

# 生成一个随机的180行16列的数组
arr = np.random.rand(180, 16)

# 将其中的一些值设为nan
arr[arr < 0.5] = np.nan

# 计算每行的nan值个数
nan_counts = np.isnan(arr).sum(axis=1)

# 找到nan值超过一半的行
rows_to_replace = np.where(nan_counts > 8)[0]

# 将这些行的均值设为nan
arr[rows_to_replace, :] = np.nanmean(arr[rows_to_replace, :], axis=1, keepdims=True)

# 将nan值当做0，计算每行的平均值
row_means = np.nanmean(arr, axis=1, keepdims=True)
row_means[np.isnan(row_means)] = 0

# 将nan值替换为平均值
arr[np.isnan(arr)] = row_means[np.isnan(arr)]

# 将数组变成180行1列的形式
arr = arr.reshape((180, 1))

以上代码中，我们首先生成一个随机的180行16列的数组，然后将其中的一些值设为nan。接着，我们计算每行的nan值个数，找到nan值超过一半的行，并将这些行的均值设为nan。然后，我们将nan值当做0，计算每行的平均值，并将nan值替换为平均值。最后，将数组变成180行1列的形式。

python将数组某列中的0值替换为nan值

你可以使用NumPy库的nan函数将数组中的0值替换为NaN值。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个包含0值的数组
arr = np.array([[1, 0, 3], [0, 5, 0], [7, 8, 0]])

# 将数组中的0值替换为NaN值
arr[arr == 0] = np.nan

# 打印替换后的数组
print(arr)

输出结果：

array([[ 1., nan,  3.],
       [nan,  5., nan],
       [ 7.,  8., nan]])

在这个示例中，我们首先创建一个包含0值的3x3数组。然后，我们使用布尔掩码将数组中的0值替换为NaN值。最后，我们打印替换后的数组。