如何用nans计算地理平均值？答案

【问题标题】：how to calculate geomatic average value with nans?如何用nans计算地理平均值？
【发布时间】：2017-06-04 18:25:34
【问题描述】：

我想计算一些数据（包括NaN）的几何平均值，我该怎么做？

我知道如何用 NaN 计算平均值，我们可以使用以下代码：

import numpy as np
M = np.nanmean(data, axis=2).

那么如何用geomean来做呢？

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/19852586/… 或 stackoverflow.com/questions/5480694/… 以获得更高效且稍长的版本，但将 mean 替换为 geomean

标签： python nan geometric-mean

【解决方案1】：

您可以使用身份（我只在german Wikipedia 中找到它，但可能还有其他来源）：

这个恒等式可以使用几何平均值的正常定义上的“对数规则”来构造：

a 的基数可以任意选择，因此您可以使用np.log（和np.exp 作为逆运算）：

import numpy as np

def nangmean(arr, axis=None):
    arr = np.asarray(arr)
    inverse_valids = 1. / np.sum(~np.isnan(arr), axis=axis)  # could be a problem for all-nan-axis
    rhs = inverse_valids * np.nansum(np.log(arr), axis=axis)
    return np.exp(rhs)

而且它似乎有效：

>>> l = [[1, 2, 3], [1, np.nan, 3], [np.nan, 2, np.nan]]

>>> nangmean(l)  
1.8171205928321397

>>> nangmean(l, axis=1)  
array([ 1.81712059,  1.73205081,  2.        ])

>>> nangmean(l, axis=0)  
array([ 1.,  2.,  3.])

在 NumPy 1.10 中还添加了 np.nanprod，因此您也可以使用普通定义：

import numpy as np

def nangmean(arr, axis=None):
    arr = np.asarray(arr)
    valids = np.sum(~np.isnan(arr), axis=axis)
    prod = np.nanprod(arr, axis=axis)
    return np.power(prod, 1. / valids)

【讨论】：