【Python】欠損値（NaN）を含むデータの平均を算出する

結論

np.nanmeanを使用する

目的

• 欠損値（NaN）を含むデータの平均を算出する

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項目	情報
matplotlib	1.22.4

np.meanを使用した場合

import numpy as np

data = np.array([2, 4, np.nan, 6])

mean_value = np.mean(data)
# 出力: Mean value using np.mean: nan
print("Mean value using np.mean:", mean_value)  

np.meanは、データ内のすべての値（NaNを含む）を考慮して平均を計算します。
しかし、NaNは特殊な値であり、数値計算に直接使用することはできません。
したがって、np.meanがNaNを含むデータを計算しようとすると、結果もNaNになります。

np.nanmeanを使用した場合

import numpy as np

data = np.array([2, 4, np.nan, 6])

nanmean_value = np.nanmean(data)
# 出力: Mean value using np.nanmean: 4.0
print("Mean value using np.nanmean:", nanmean_value)  

np.nanmeanは、データ内のNaNを無視して平均を計算します。
つまり、NaNがあっても、その他の数値データに基づいて正しい平均値が算出されます。