Функция nanquantile

Функция nanquantile вычисляет квантили вдоль указанной оси, игнорируя пропущенные значения NaN. Первым параметром функция принимает массив данных, вторым - значение квантиля от 0 до 1. Третьим параметром можно указать ось, вдоль которой производится вычисление. Функция возвращает массив квантилей.

Синтаксис

np.nanquantile(a, q, [axis])

Пример

Давайте создадим массив с пропущенными значениями и вычислим медиану (квантиль 0.5):

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7])
res = np.nanquantile(arr, 0.5)
print(res)

Результат выполнения кода:

4.0

Пример

Вычислим несколько квантилей одновременно, передав список значений:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7, 8, 9])
res = np.nanquantile(arr, [0.25, 0.5, 0.75])
print(res)

Результат выполнения кода:

[2.5 5. 7.5]

Пример

Вычислим квантили для каждого столбца двумерного массива вдоль оси 0:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
				[np.nan, 5, 6],
				[7, np.nan, 9]])
res = np.nanquantile(arr, 0.5, axis=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

[4. 3.5 6.]

Пример

Вычислим квантили для каждой строки двумерного массива вдоль оси 1:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan],
				[4, np.nan, 6],
				[7, 8, 9]])
res = np.nanquantile(arr, 0.5, axis=1)
print(res)

Результат выполнения кода:

[1.5 5. 8. ]

Пример

Используем функцию с массивом, содержащим только пропущенные значения:

import numpy as np

arr = np.array([np.nan, np.nan, np.nan])
res = np.nanquantile(arr, 0.5)
print(res)

Результат выполнения кода:

nan

Смотрите также

функцию nanmedian,
которая вычисляет медиану игнорируя пропущенные значения
функцию nanpercentile,
которая вычисляет процентили игнорируя пропущенные значения
функцию nanmean,
которая вычисляет среднее значение игнорируя пропущенные значения
функцию isnan,
которая проверяет элементы массива на наличие пропущенных значений