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numpy中np.nanmax和np.max的区别及坑

 更新时间：2022年2月11日 13:01  点击：349 作者：AML杰

np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的区别

numpy中numpy.nanmax的官方文档

原理

在计算dataframe最大值时，最先用到的一定是Series对象的max()方法()，最终结果是4。

s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan])
s1_max = s1.max()

但是笔者由于数据量巨大，列数较多，于是为了加快计算速度，采用numpy进行最大值的计算，但正如以下代码，最终结果得到的是nan，而非4。发现，采用这种方式计算最大值，nan也会包含进去，并最终结果为nan。

s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan])
s1_max = s1.values.max()
>>>nan

通过阅读numpy的文档发现，存在np.nanmax的函数，可以将np.nan排除进行最大值的计算，并得到想要的正确结果。

当然不止是max，min 、std、mean 均会存在列中含有np.nan时，s1.values.min /std/mean ()返回nan的情况。

速度区别

速度由快到慢依次:

s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,np.nan])
#速度由快至慢
np.nanmax(s1.values) > np.nanmax(s1) > s1.max() 

numpy中nan和常用方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- 
# Author: Jia ShiLin
 
import numpy as np
 
a = np.arange(9, dtype=float).reshape(3, 3)
a[[[1], [2]]] = np.nan
print(a)
# isnan函数
print(np.isnan(a))
a[np.isnan(a)] = 0  # 把nan替换成中值或者均值
print(a)
 
print(np.count_nonzero(a))
 
# sum()统计求和
b = np.arange(12, dtype=int).reshape(2, 6)
print(b)
print(np.sum(b, axis=0))  # 得到结果和行的形状一样
print(np.sum(b, axis=1))
# .mean()
print(b.mean())
print(b.mean(axis=0))
print(b.mean(axis=1))
# np.median()中位数
print(np.median(b, axis=0))
# .min() .max()
# .ptp()机值
print(np.ptp(b))
# .std()标注差
print(np.std(b, axis=0))

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持猪先飞。

原文出处：https://blog.csdn.net/xu136090331/article/details/94667987

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