Numpy 如何在dataframe中忽略NaN值

在本文中，我们将介绍使用Numpy如何在pandas的dataframe中忽略NaN值。

阅读更多：Numpy 教程

什么是NaN值

NaN是”Not a Number”的缩写，它是一种特殊的浮点数，表示无效的计算结果。在数据分析中，经常会遇到缺失值NaN，这些缺失值会对数据分析产生影响。

例如，下面是一个包含NaN值的数据：

Name	Age	Salary
Tom	20	3000
Jack	NaN	2000
Alice	30	5000

在这个数据中，Jack的年龄信息缺失，用NaN表示。如果我们要对这个数据进行分析，那么缺失的数据可能会影响我们的结果。

使用Numpy忽略NaN值

为了避免NaN值对数据分析的影响，我们可以使用Numpy的一些函数忽略NaN值。下面是几个常用的函数。

np.nanmean

np.nanmean函数用来计算数组中忽略NaN值后的平均值。

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Alice'], 'Age': [20, np.nan, 30], 'Salary': [3000, 2000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)
mean_age = np.nanmean(df['Age'])
print(mean_age)

上面的代码中，我们使用np.nanmean计算了年龄的平均值，忽略了NaN值，结果为25。

np.nansum

np.nansum函数用来计算数组中忽略NaN值后的和。

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Alice'], 'Age': [20, np.nan, 30], 'Salary': [3000, 2000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)
sum_salary = np.nansum(df['Salary'])
print(sum_salary)

上面的代码中，我们使用np.nansum计算了工资的总和，忽略了NaN值，结果为10000。

np.nanstd

np.nanstd函数用来计算数组中忽略NaN值后的标准差。

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Alice'], 'Age': [20, np.nan, 30], 'Salary': [3000, 2000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)
std_age = np.nanstd(df['Age'])
print(std_age)

上面的代码中，我们使用np.nanstd计算了年龄的标准差，忽略了NaN值，结果为5。

np.nanargmax和np.nanargmin

np.nanargmax和np.nanargmin函数用来计算数组中忽略NaN值后的最大值和最小值的索引。

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Alice'], 'Age': [20, np.nan, 30], 'Salary': [3000, 2000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)
max_salary_index = np.nanargmax(df['Salary'])
min_age_index = np.nanargmin(df['Age'])
print(max_salary_index)
print(min_age_index)

上面的代码中，我们使用np.nanargmax计算了最大工资的索引，忽略了NaN值，结果为2；使用np.nanargmin计算了最小年龄的索引，结果为0。