在Python中计算去除NaN值的列表中位数

Question

有没有办法在计算一个列表的中位数时，不用特别去删除那些NaN（不是一个数字），而是直接忽略它们呢？

我希望像这样调用 median([1,2,3,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN]) 时，结果是2，而不是NaN。

Answer 1

我会先把列表中的所有NaN（也就是“不是一个数字”的值）清理掉，然后再计算清理后列表的中位数。这里有两种方法可以做到。如果你在用numpy这个库，可以这样做：

x = x[numpy.logical_not(numpy.isnan(x))]，这里的x就是你想要计算中位数的列表。

或者，如果你只想用自带的库，也可以这样做：

import math
x = [value for value in x if not math.isnan(value)]

然后要计算中位数，只需使用清理后的列表：`median(x)`。

Answer 2

numpy 1.9.0 版本有一个叫 nanmedian 的功能：

nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
    Compute the median along the specified axis, while ignoring NaNs.

    Returns the median of the array elements.

    .. versionadded:: 1.9.0

比如：

>>> from numpy import nanmedian, NaN
>>> nanmedian([1,2,3,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN])
2.0

如果你不能使用 numpy 1.9.0 版本，可以参考 @Parker 的回答，这样做也可以；例如：

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1,2,3,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN,NaN])
>>> np.median(x[~np.isnan(x)])
2.0

或者

>>> np.median(x[np.isfinite(x)])
2.0

（在布尔数组上使用时，~ 是表示 not 的一元运算符。）