python中忽略nan值进行平均，平均时算不算nan值得个数

在Python中，可以使用numpy库中的nanmean函数来计算忽略NaN值的平均值。该函数会自动忽略输入数组中的NaN值，并返回其他元素的平均值。默认情况下，该函数会将NaN值视为无效值，不会将其计入平均值的计算中。

如果需要计算忽略NaN值后的元素个数，可以使用numpy库中的nan和count_nonzero函数。nan函数可以返回输入数组中的NaN值的数量，而count_nonzero函数可以返回数组中非零元素的数量。因此，只需要用数组的总元素数量减去NaN值的数量，就可以得到忽略NaN值后的元素个数。例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
mean = np.nanmean(a)
count = a.size - np.count_nonzero(np.isnan(a))
print("忽略NaN值后的平均值为：", mean)
print("忽略NaN值后的元素个数为：", count)

输出：

忽略NaN值后的平均值为： 2.3333333333333335
忽略NaN值后的元素个数为： 3

相关问题

python忽略nan值

在Python中，可以使用numpy或pandas库来处理NaN值。以下是两种常用的方法：

1. 使用numpy库：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan])

# 忽略NaN值进行计算
result = np.nanmean(arr)  # 计算平均值，忽略NaN值

print(result)  # 输出结果: 2.3333333333333335

2. 使用pandas库：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的Series
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, np.nan])

# 忽略NaN值进行计算
result = s.mean()  # 计算平均值，忽略NaN值

print(result)  # 输出结果: 2.3333333333333335

这两种方法能够忽略NaN值进行计算，确保在处理数据时不受NaN的影响。

用python写一个：如果共16列数组某行的nan值超过一半，则这行的均值设为nan放入另一个数组对应的行，如果此行nan值没超过一半，将此行nan值忽略后进行平均输出在另一个数组对应的航

假设原始数组为`arr`，新的数组为`new_arr`，则可以按照如下方式处理：

import numpy as np

# 假设 arr 为 100 行 16 列的数组，其中有一些元素为 nan
arr = np.random.rand(100, 16)
arr[arr < 0.2] = np.nan

# 初始化 new_arr 为与 arr 相同大小的全零数组
new_arr = np.zeros_like(arr)

# 遍历 arr 的每一行
for i in range(arr.shape[0]):
    # 统计当前行中 nan 的数量
    num_nan = np.count_nonzero(np.isnan(arr[i]))
    
    if num_nan > arr.shape[1] // 2:
        # 如果当前行中 nan 的数量超过一半，则将该行全部设为 nan
        new_arr[i] = np.nan
    else:
        # 否则将该行的 nan 值忽略后进行平均
        new_arr[i] = np.nanmean(arr[i])
        
print(new_arr)

这段代码先生成一个随机的 100 行 16 列的数组 `arr`，然后初始化一个与 `arr` 大小相同的全零数组 `new_arr`。接着遍历 `arr` 的每一行，统计当前行中 nan 的数量。如果 nan 的数量超过一半，则将该行全部设为 nan；否则将该行的 nan 值忽略后进行平均，结果存储在 `new_arr` 中。