numpy中np.nanmax和np.max的区别及坑是什么

numpy中np.nanmax和np.max的区别及坑是什么

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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/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:JiaShiLinimportnumpyasnpa=np.arange(9,dtype=float).reshape(3,3)a[[[1],[2]]]=np.nanprint(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))

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