comment calculer la valeur moyenne géomatique avec nans?

Question

Je voudrais calculer la moyenne géométrique de certaines données (y compris NaN), comment puis-je le faire?

Je sais comment calculer la valeur moyenne avec NaN, nous pouvons utiliser le code suivant:

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

Alors, comment faire avec la moyenne géométrique?

Answer 1

Vous pouvez utiliser l'identité (je ne trouve dans le german Wikipedia mais il y a probablement d'autres sources aussi bien):

Cette identité peut être construit en utilisant les « règles de logarithme » sur la normale définition de la moyenne géométrique:

la base a peut être choisi arbitarly, de sorte que vous pouvez utiliser np.log (et np.exp en fonctionnement inverse):

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) 

Et il semble au travail:

>>> 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.]) 

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Dans NumPy 1.10 également np.nanprod a été ajouté, vous pouvez également utiliser la définition normale:

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)