Numpy 如何让numpy.argmin()忽略NaN值

介绍

在数据分析领域中，经常需要计算数据的最小值，而numpy库中的argmin函数就可以实现这一功能。不过，当数据中存在NaN值时，argmin函数就会出现错误，这就需要我们想办法解决这个问题。本文将介绍如何让numpy.argmin()忽略NaN值。

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numpy.argmin()的基本用法

首先，我们需要了解numpy.argmin()函数的基本用法。numpy.argmin()函数可以返回数组中最小值位置的索引。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

arr = np.array([3, 2, 1])

print(np.argmin(arr))

输出结果是：

2

这说明最小值的索引为2。

numpy.argmin()遇到的问题

然而，在实际数据处理中，我们经常会遇到NaN值。

import numpy as np

arr = np.array([3, 2, np.nan, 1])

print(np.argmin(arr))

此时，输出结果会是：

2

这显然是错误的，因为真实的最小值应该是1，而不是NaN值。

忽略NaN值

因此，我们需要寻找一种方法，让numpy.argmin()函数可以忽略NaN值。一种简单和直接的方法是使用numpy.nanmin()函数来找到最小值。

import numpy as np

arr = np.array([3, 2, np.nan, 1])

min_val = np.nanmin(arr)

print(np.where(arr == min_val)[0][0])

这里用到了numpy的where函数，因为nanmin函数返回的是一个标量，而不是一个索引。因此，我们需要使用where函数来找到数组中与最小值相等的数的索引。

输出结果：

3

这是正确的结果，因为最小值的索引是3。

创建自定义函数

当然，我们可以将上述的过程封装到一个自定义函数中，以便在数据分析过程中更容易调用。

import numpy as np

def argmin_ignore_nan(arr):
    min_val = np.nanmin(arr)
    return np.where(arr == min_val)[0][0]

然后，我们就可以使用这个函数来查找数组中的最小值的索引，同时忽略NaN值。

arr = np.array([3, 2, np.nan, 1])

print(argmin_ignore_nan(arr))

输出结果：

3

这是正确的结果，因为最小值的索引是3。

总结

在本文中，我们介绍了numpy.argmin()函数的基本用法，并解释了当数组中存在NaN值时，argmin函数会出现错误的情况。我们还介绍了一种简单和直接的方法，让numpy.argmin()函数可以忽略NaN值，以便更准确地计算数组中的最小值。最后，我们将这个过程封装成了一个自定义函数，以便在数据分析过程中更方便地调用。