【发布时间】：2017-11-03 21:49:28
【问题描述】：
我不确定如何处理包含一些缺失值的二维数组 [股票收益]。
我想获得每一行的几何平均值 [每个月的平均回报]。在我有缺失值的那几个月里，我得到了几何平均值的缺失值。
一种方法是用 1 或均值之类的值填充缺失值，但我不想弄乱均值。
关于如何仅根据不缺失值计算每个日期的 gmean 有什么建议吗？
【问题讨论】：
标签： python scipy statistics missing-data geometric-mean
【发布时间】：2017-11-03 21:49:28
【问题描述】：
你应该选择numpy.nanmean()
https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.nanmean.html
【讨论】：
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谢谢！几何平均值是否有类似的功能，或者我必须先记录然后使用 nanmean？
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你可以用 scipy
scipy.stats.mstats.gmean() -
如上所述，
scipy.stats.mstats.gmean()如果有任何缺失值，则返回 NaN -
哦忘记了，在那种情况下自己实现吧，反正代码很少