极客教程Numpy mask NaN（缺失值）不起作用的情况
在本文中，我们将介绍Numpy的一个常见问题，即mask NaN（缺失值）不起作用的情况，并提供解决方法。
阅读更多：Numpy 教程
什么是Numpy的NaN？
NaN（Not a Number，不是数字）是一种特殊的浮点数，它用于表示缺失值或未定义值。在许多数据分析任务中，NaN值很常见，因为数据不完整或不可用。
在Numpy中，NaN可以用以下方式表示：
import numpy as np
nan_array = np.array([np.nan, 1, 2, np.nan, 3])
print(nan_array)
输出结果：
[ nan 1. 2. nan 3.]
Numpy的mask功能
Numpy的mask功能可以帮助我们处理NaN值，以便在处理数据时不会出错。
一个简单的例子是计算一个数组的平均值。如果数组中包含NaN值，那么平均值计算将会出错。但是，使用Numpy的mask功能，我们可以将NaN值过滤掉，然后计算平均值。
下面是一个用于计算数组平均值的例子：
import numpy as np
data = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4])
masked_data = np.ma.masked_array(data, np.isnan(data))
avg = np.mean(masked_data)
print(f"data: {data}")
print(f"masked_data: {masked_data}")
print(f"average: {avg}")
输出结果：
data: [ 1. 2. nan 3. nan 4.]
masked_data: [1.0 2.0 -- 3.0 -- 4.0]
average: 2.5
在以上代码中，我们使用了np.ma.masked_array函数来创建一个遮罩数组（masked array），其中缺失值被表示为–。使用遮罩数组，我们可以过滤掉缺失值，然后计算平均值。
Numpy mask NaN not working问题
但是，有时候我们会遇到一个问题，就是mask NaN不起作用。原因可能是因为数组中的NaN值不是真正的NaN，而是使用了其他的值，例如inf（无穷大）。
在这种情况下，我们需要使用Numpy的isfinite函数来寻找真正的NaN值，然后使用遮罩数组进行过滤。
下面是一个演示当遇到不是真正NaN的情况时，mask NaN不工作的例子：
import numpy as np
data = np.array([1, 2, np.inf, 3, -np.inf, 4])
masked_data = np.ma.masked_array(data, np.isnan(data))
avg = np.mean(masked_data)
print(f"data: {data}")
print(f"masked_data: {masked_data}")
print(f"average: {avg}")
输出结果：
data: [ 1. 2. inf 3. -inf 4.]
masked_data: [1.0 2.0 inf 3.0 -inf 4.0]
average: nan
从结果中可以看出，由于数据中存在inf和-inf，而不是真正的NaN，因此mask操作不生效，导致最后的平均值为NaN。
下面是一个演示如何使用isfinite函数来解决这个问题的例子：
import numpy as np
data = np.array([1, 2, np.inf, 3, -np.inf, 4])
is_nan = np.logical_not(np.isfinite(data))
masked_data = np.ma.masked_array(data, is_nan)
avg = np.mean(masked_data)
print(f"data: {data}")
print(f"is_nan: {is_nan}")
print(f"masked_data: {masked_data}")
print(f"average: {avg}")
输出结果：
data: [ 1. 2. inf 3. -inf 4.]
is_nan: [False False TrueTrue True False]
masked_data: [1.0 2.0 -- 3.0 -- 4.0]
average: 2.5
从结果中可以看出，使用isfinite函数识别真正的NaN值，并创建适当的遮罩数组，就可以正确过滤NaN值，并获得正确的结果了。
总结
在Numpy中，NaN被用于表示缺失值或未定义值。使用Numpy的mask功能可以帮助我们处理数据中的NaN值，以避免出错。但是，如果数据中存在不是真正的NaN，而是其他特殊值（例如inf和-inf），则mask操作可能会失效。在这种情况下，我们需要使用Numpy的isfinite函数识别真正的NaN值，并创建适当的遮罩数组。通过正确处理数据中的NaN值，我们可以保证数据分析的准确性和可靠性。