如何用numpy數組替換nan來計算平均值？

如何通過零TE替代的NaN下面一組數據？：我的目標是讓下面的估計，假設matches是下面給出的數據集：如何用numpy數組替換nan來計算平均值？

# average the data 
avg = {} 
for k, v in matches.items(): 
    avg[k] = sum(v)/float(len(v)) 
print(avg)

的matches內容：

{('AD', 'MM', 'TT'): [], ('AD', 'MM', 'VV'): [array([54.0, 97.0, 160.0, nan, 9.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan], dtype=object), array([176.0, 68.0, 166.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([nan, 55.0, 176.0, nan, 34.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan], dtype=object), array([38.0, 72.0, 466.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan], dtype=object), array([62.0, 20.0, 397.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan], dtype=object), array([40.0, 31.0, 94.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan], dtype=object), array([104.0, 70.0, 338.0, nan, 19.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([99.0, 62.0, 401.0, nan, 37.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([53.0, 109.0, 262.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([45.0, 55.0, 159.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan], dtype=object), array([80.0, 104.0, 438.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([81.0, 75.0, 141.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan], dtype=object), array([140.0, 43.0, 192.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([72.0, 26.0, 704.0, nan, 57.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([67.0, 49.0, 210.0, nan, 20.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([122.0, 67.0, 546.0, nan, 25.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([130.0, 61.0, 400.0, nan, 20.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([88.0, 133.0, 354.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([77.0, 42.0, 212.0, nan, 31.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object), array([138.0, 64.0, 132.0, nan, 49.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
     nan, nan, nan], dtype=object)]}

來源

2017-02-17 user7379562

看'np.nanmean'。但是當我嘗試一下你的''''''''時，我得到'nan'。如果我將數組更改爲'dtype = float'，我可以得到一個合適的毫無意義。 – hpaulj

你是指這個？ 'for k，v in matches.items（）： avg [k] = np.nanmean（v）'。它爲所有'v'輸出'nan'。 – user7379562

http://stackoverflow.com/questions/42299093/how-to-calculate-mean-values-over-columns-in-a-given-data-structure詢問包含對象dtype數組列表的類似字典的含義。如果需要，更改'mean'函數的'axis'參數。 – hpaulj

numpy.nanmean計算均值，忽略所有NaN;在你的情況下，這產生下面的結果

In [1]: import numpy as np 
    ...: matches = {('AD', 'MM', 'TT'): [], ('AD', 'MM', 'VV'): [[54.0, 97.0, 160.0, np.nan, 9.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 
    ...: np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [176.0, 68.0, 166.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np. 
    ...: nan, np.nan], [np.nan, 55.0, 176.0, np.nan, 34.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [38.0, 
    ...: 72.0, 466.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [62.0, 20.0, 397.0, np.nan 
    ...: , np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [40.0, 31.0, 94.0, np.nan, np.nan, np.nan, np. 
    ...: nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [104.0, 70.0, 338.0, np.nan, 19.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 
    ...: np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [99.0, 62.0, 401.0, np.nan, 37.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan 
    ...: , np.nan, np.nan, np.nan], [53.0, 109.0, 262.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, n 
    ...: p.nan], [45.0, 55.0, 159.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [80.0, 104.0 
    ...: , 438.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [81.0, 75.0, 141.0, np.nan, np. 
    ...: nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [140.0, 43.0, 192.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan 
    ...: , np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [72.0, 26.0, 704.0, np.nan, 57.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.n 
    ...: an, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [67.0, 49.0, 210.0, np.nan, 20.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np 
    ...: .nan, np.nan, np.nan], [122.0, 67.0, 546.0, np.nan, 25.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan] 
    ...: , [130.0, 61.0, 400.0, np.nan, 20.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [88.0, 133.0, 354.0 
    ...: , np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [77.0, 42.0, 212.0, np.nan, 31.0, np.n 
    ...: an, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [138.0, 64.0, 132.0, np.nan, 49.0, np.nan, np.nan, np.nan, n 
    ...: p.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]]} 
    ...: 
    ...: avg = {k: np.nanmean(v) for k, v in matches.items()} 
    ...: avg 
    ...: 
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/nanfunctions.py:703: RuntimeWarning: Mean of empty slice 
    warnings.warn("Mean of empty slice", RuntimeWarning) 
Out[1]: {('AD', 'MM', 'TT'): nan, ('AD', 'MM', 'VV'): 133.59420289855072}

來源

2017-02-17 18:40:06 fuglede

如何用numpy數組替換nan來計算平均值？

回答

相關問題