np.nanmean(X)
时间: 2023-12-03 17:05:22 浏览: 27
`np.nanmean(X)`是numpy中的一个函数,用于计算忽略NaN值的数组平均值。如果数组具有NaN值,我们可以找出不受NaN值影响的均值。用法如下:
```python
numpy.nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)
```
其中,参数a为输入数组,axis为计算平均值的轴,dtype为输出数组的数据类型,out为输出数组,keepdims为是否保持原数组的维度,where为指定哪些元素不包括在计算中。
相关问题
E:\python311\Lib\site-packages\pandas\core\arraylike.py:396: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log result = getattr(ufunc, method)(*inputs, **kwargs) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:19: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered x_m = np.nanmedian(series) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:20: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered D_mad = np.nanmedian(abs(series-x_m)) C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py:35: RuntimeWarning: Mean of empty slice return (x-np.nanmean(x))/np.nanstd(x) E:\python311\Lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1879: RuntimeWarning: Degrees of freedom <= 0 for slice. var = nanvar(a, axis=axis, dtype=dtype, out=out, ddof=ddof, E:\python311\Lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py:1741: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtract np.subtract(arr, avg, out=arr, casting='unsafe', where=where)
这些运行时警告是由于存在零值或NaN值引起的。如果DataFrame中的某些值为零或NaN,使用`np.log()`函数计算对数时会产生除以零或取对数无法定义的情况。您可以针对这些情况进行处理,例如使用`np.log1p()`函数来避免除以零的情况,或者使用`np.log()`函数的`where`参数来处理无效值。
下面是一个示例代码,使用`np.log1p()`函数来对DataFrame某一列取对数,并忽略NaN项和零值:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 0],
'B': [6, np.nan, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对列'A'取对数并忽略NaN项和零值
df['A'] = np.log1p(df['A'].dropna())
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B
0 0.693147 6.0
1 1.098612 NaN
2 NaN 8.0
3 1.609438 9.0
4 0.000000 10.0
```
在这个示例中,我们使用了`np.log1p()`函数来对列'A'进行取对数操作,它避免了除以零的情况。同样,我们使用`dropna()`方法删除了包含NaN值的行,并将结果重新赋值给了列'A'。请注意,这里仍然会产生一些运行时警告,因为我们忽略了零值。如果需要处理零值,您可以根据具体情况进行调整。
详细解释代码: # 计算每个研究中心的KRI sdv_rep = ( sdv_rep[["Site No.", "SDV Completed Pages", "SDV Required Pages"]] .groupby(["Site No."]) .sum() .reset_index() ) sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId = sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode = sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue = round((sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2) ) # 依据site_info中给出的研究中心清单,删除不需要的研究中心结果 # 处理site_info中研究中心的信息 site_info["projectSiteCode"] = pd.Series(site_info["projectSiteCode"]).astype(str) final = pd.merge(site_info, sdv_rep, on="projectSiteCode", how="left") final["indicatorValue"] = final["indicatorValue"].fillna(0) final["siteId"] = final["projectSiteCode"].astype(str) ## 判定风险等级,结果存放在变量riskLevel中 ## 判断标准: ## 高风险:该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-20% ## 中风险:该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-10% ## 低风险:该中心指标大于所有中心该指标的平均值-10% mean_20 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 20 mean_10 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 10 final["riskLevel"] = final["indicatorValue"].apply( lambda x: "2" if x <= mean_20 else "1" if x <= mean_10 else "0" if x > mean_10 else None )
这段代码主要是计算每个研究中心的 KRI(Key Risk Indicators)指标,并判定其风险等级。
首先,代码使用了 pandas 库进行数据处理和分析。假设输入数据包括两个数据框(DataFrame):sdv_rep 和 site_info。
1. 针对 sdv_rep 数据框:
- 选择了 "Site No."、"SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 三列数据。
- 使用 groupby 方法按 "Site No." 列进行分组,并对 "SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 列进行求和。
- 使用 reset_index 方法重新设置索引。
2. 给 sdv_rep 数据框添加新的列:
- siteId 列:将 "Site No." 列转换为字符串类型。
- projectSiteCode 列:将 "Site No." 列转换为字符串类型。
- indicatorValue 列:计算每个研究中心的 KRI 指标值,即完成页面数与所需页面数的比例,并保留两位小数。
3. 针对 site_info 数据框:
- 给 site_info 数据框添加新的列 projectSiteCode,将其转换为字符串类型。
4. 使用 pd.merge 方法将 site_info 和 sdv_rep 数据框按 projectSiteCode 列进行左连接操作,生成 final 数据框。
5. 对 final 数据框进行处理:
- 对 indicatorValue 列的缺失值进行填充,将空值替换为 0。
- 将 projectSiteCode 列转换为字符串类型,并赋值给 siteId 列。
6. 最后,根据指定的判定标准,判断每个研究中心的风险等级,并将结果存放在变量 riskLevel 中:
- mean_20 和 mean_10 分别表示所有中心该指标的平均值减去 20% 和 10%。
- 使用 apply 方法对 indicatorValue 列进行判断和映射,将结果赋值给 riskLevel 列。
- 若 indicatorValue 小于等于 mean_20,则风险等级为 "2"。
- 若 indicatorValue 小于等于 mean_10,则风险等级为 "1"。
- 若 indicatorValue 大于 mean_10,则风险等级为 "0"。
总体而言,这段代码的目的是根据给定的指标计算每个研究中心的风险等级,并将结果存储在 riskLevel 变量中。
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