為什么在使用.mean（）時得到NaN

Question

這是我在業余時間學習python的GIT開放課程的一部分。 該練習僅處理numpy。 因此，下面是創建文件路徑並導入數據。 我添加了skip_header，因為列名是字符串，並且我得到了Nan。 因此，數據有33列，而我只需要使用usecols添加的5列即可。

import numpy as np
fp = 'C:\\Users\\matij\\Documents\\exercise-5-MatijaKordic\\6153237444115dat.csv'
data = np.genfromtxt(fp, skip_header =1, usecols=(0, 2, 22, 27, 28), delimiter=',')

接下來，我需要將數據拆分為單獨的變量，分別稱為station，date，temp，temp_max和temp_min。 它們對應於usecols =（0，2，22，27，28）。

station = data[:, 0]
date = data[:, 1]
temp = data[:, 2]
temp_max = data[:, 3]
temp_min = data[:, 4]

之后，我需要計算以下內容：

數據中的華氏平均溫度是多少？ （臨時變量）

最高溫度的標准偏差是多少？ （temp_max變量）

數據中存在多少個唯一工作站？ （電台變量）

因此，我這樣做：

temp_mean = temp.mean()
temp_max_std = temp_max.std()
station_count = np.unique(station)

我得到NaN的平均值和最大值。 對於唯一的電台，我得到[28450。 29980.]因此，我想我需要以某種方式在其中添加計數？

至於平均值和最大值：-最大值是Nan，這很好。 不知道為什么我要把它放在作業中，但這是一個不同的故事。 -意思是這個問題的原因。 當我打印temp時，我會得到值，那么為什么要得到temp.mean的NaN？

如果有人感興趣，以下是csv的鏈接： https : //drive.google.com/file/d/1rGneQTfUe2rq1HAPQ06rvLDxzi-ETgKe/view?usp=sharing

Answer 1

我同意Anubhav的帖子，但是我建議改用： np.nanmean(temp)來計算忘記NaN （非數字）條目的均值。 您還將得到相同的平均值： 41.58918641457781 。 和max相同：

print(np.nanmean(temp))
print(np.nanmax(temp))

輸出：

41.58918641457781
65.0

Answer 2

您得到nan是因為numpy數組中的某些數據是nan 。 嘗試這個：

temp_mean = temp[~np.isnan(temp)].mean()
print(temp_mean)
temp_max_std = temp_max[~np.isnan(temp_max)].std()
print(temp_max_std)
station_count = np.unique(station)

輸出：

41.58918641457781
9.734807757434636
array([28450., 29980.])