Python numpy.nanmean() numpy.nanmean()函数可以用来计算数组的平均值,忽略NaN值。如果数组中有NaN值,我们可以在不影响NaN值的情况下求出平均值。 语法: numpy.nanmean(a,axis=None,dtype=None,out=None,keepdims=)) Python 参数: a:[arr_like] 输入阵列 轴:我们可以使用轴=1
import numpy as npdata = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])# 获得一个bool数组# array([...
在上述示例中,计算了一个包含缺失值的数组的均值。使用np.nanmean函数可以跳过缺失值的计算,得到其他值的均值。5.3 数据可视化在数据可视化中,均值常常被用于标注数据的集中趋势。可以通过计算均值并在图表中显示均值线来突出数据的集中程度。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中nanmean方法的使用。 原文地址:Python numpy.nanmean函数方法的使用 ...
np.nanmean / np.nan* 1. 2. 3. 4. 5. 6. 是否知道如果至少有一个元素是 NaN,则纯 NumPy 数组上的算术运算会失败? a = np.array([12, 45, np.nan, 9, np.nan, 22]) np.mean(a) nan 1. 2. 3. 要在不修改原始数组的情况下解决此问题,你可以使用一系列 nan 函数: ...
nanmax()和nanmin()函数用于返回忽略任何NaN的数组的最大值和最小值或者是沿轴返回忽略任何NaN的数组的最大值和最小值。 如果数组全是NaN切片,将会出现警告并返回NaN切片: NaN:not a number 格式: numpy.amax(a,[axis=None[,out=None[,keepdims=False]]]) ...
对于列表而言,numpy中诸多统计函数都有针对缺失值的操作: nansum/nanmean/nanmin/nanmax val= np.array([5,np.nan,8,9,np.nan]) np.nansum(val) np.nanmean(val) np.nanmin(val) np.nanmax(val) pandas中的序列和数据框都有固定的缺失值检测、描述、差值方法: ...
python中mean函数的用法 一、介绍 Python中的mean函数是用于计算一组数据的平均值的函数。它是numpy库中的一个函数，可以对数组或矩阵进行操作，返回数组或矩阵中所有元素的平均值。二、使用方法 mean函数的语法格式如下：numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)其中，各参数的含义...
#使用pandas提供的数据框去重函数drop_duplicates去重重复值。 #缺失值处理: 对于列表而言,numpy中诸多统计函数都有针对缺失值的操作: nansum/nanmean/nanmin/nanmax val= np.array([5,np.nan,8,9,np.nan]) np.nansum(val) np.nanmean(val) np.nanmin(val) ...