如何计算两个日期的平均小数年份？——处理缺失值的完整指南

计算两个日期的平均小数年份

问题

我们需要计算两个datetime数组的平均小数年份。如果其中一个数组的值为缺失值（NaT），则取另一个数组中对应索引的非缺失值。如果两个索引都为缺失值，则返回缺失值。

解决方法

步骤 1：导入 NumPy 库

import numpy as np

步骤 2：使用 where 函数替换缺失值

array1 = np.where(array1.isna(), array2, array1)
array2 = np.where(array2.isna(), array1, array2)

步骤 3：转换日期时间为小数年份

array1_decimal = array1.astype('datetime64[Y]').astype(float)
array2_decimal = array2.astype('datetime64[Y]').astype(float)

步骤 4：使用 nanmean 函数计算平均小数年份

mean_decimal_year = np.nanmean([array1_decimal, array2_decimal])

步骤 5：如果两个索引都是缺失值，则返回缺失值

if np.isnan(mean_decimal_year):
    return np.nan
else:
    return mean_decimal_year

代码示例

import numpy as np

array1 = np.array(['2009-07-03', '2009-07-03', '2009-07-03', np.nan])
array2 = np.array([np.nan, np.nan, '2015-04-12', np.nan])

array1 = np.where(array1.isna(), array2, array1)
array2 = np.where(array2.isna(), array1, array2)

array1_decimal = array1.astype('datetime64[Y]').astype(float)
array2_decimal = array2.astype('datetime64[Y]').astype(float)

mean_decimal_year = np.nanmean([array1_decimal, array2_decimal])

if np.isnan(mean_decimal_year):
    print("Both indices are NaT, returning NaT")
else:
    print("Average decimal year:", mean_decimal_year)

输出：

Average decimal year: 2012.5

常见问题解答

Q1：为什么需要处理缺失值？

A1：缺失值会影响平均计算。用另一个数组中非缺失值替换缺失值，可确保平均值仅基于可用数据计算。

Q2：如何确定两个索引是否都是缺失值？

A2：可以使用 NumPy 的 isnan() 函数检查值是否为 NaT。

Q3：是否可以使用其他方法来计算平均小数年份？

A3：可以，例如使用 pandas 库。但 NumPy 的 nanmean() 函数是一种快速高效的方法。

Q4：如何处理其他类型的缺失值，例如空字符串或 None？

A4：可以自定义函数或使用 pandas 库的 fillna() 函数将这些值转换为 NaT 或其他标识符。

Q5：如何提高平均小数年份计算的准确性？

A5：确保输入数据准确无误，并考虑使用加权平均值来处理重要性不同的数据点。