Python 如何在没有NAN的情况下运行月平均值循环

这里的编码新手，有人知道如何从创建月平均值的循环中删除nan值吗？ 这是我的代码：

c=0
av=np.零（[12,1]）
对于范围（1,13）内的i：
av[c]=np.nanmean（数据z[time.month==i]）
c=c+1
打印（av）

这就是结果：

[[82.83672087]
 [53.67317073]
 [48.88129252]
 [52.04382826]
 [        nan]
 [        nan]
 [        nan]
 [        nan]
 [        nan]
 [        nan]
 [52.25087788]
 [81.22294607]]

---

非常感谢您的帮助。请尽量简单，因为这是我第一次使用Python，我已经尝试过为它寻找修复方法，但它太复杂了，难以理解！：）

因为您要求使用“尽可能简单”的方法，所以可以将所有非nan值附加到新列表中

av_new = []
for item in av:
    if not np.isnan(item):
        av_new.append(item)

---

虽然这些事情中的大多数都不是关于你的问题（这不是：b），但我想给你一些一般性的提示：

实际上不需要变量

c

，因为它总是等于

i-1

。因此，使用

c

的行变成

av[i-1]=np.nanmean（dataz[time.month==i]）

。然而，这很难理解，所以我只想：

范围（12）内的i的

：
av[i]=np.nanmean（数据z[time.month==i+1]）；

python中不需要分号

av

不需要是一个numpy数组，因为你没有对它做很多数学运算。要学习python的基础知识，请尝试使用内置类型，如

list

，然后逐步学习数学库，如

numpy

，

pandas

。。。稍后。也许退房

小提示：

av

当前是一个数组数组，每个内部数组正好有一个元素。如果这不是一个要求，您应该尝试简化它（并搜索额外数组的来源）。如果这不起作用，请留下评论，我将尝试编辑我的答案

---

根据您的评论，您希望将nan值替换为零。我会这样做：

av=[]
对于范围（12）内的i：
月平均数=np.nanmean（数据z[时间月==i+1]）
如果月平均值！=月平均值：
月平均值=0
平均附加值（月平均值）

如果

月平均值！=月平均值

检查NaN对你来说太不神圣了（请参阅），你也可以使用类似于

np.isnan（月平均值）

最后，如果你想给人留下深刻印象：

av=[x代表x在[np.nanmean（dataz[time.month==i+1]）范围（12）]内的i，如果x==x，则为0]

---

如果您想知道这是如何工作的，请查看。

欢迎来到stackoverflow！查看并阅读列表理解（av不需要是numpy数组）。还有，你到底想做什么？删除nan值，或将其替换为0或其他完全不同的值？谢谢！啊，好吧，我基本上是在抄袭教授给我的教程，所以我不知道我到底哪里出了问题！我只想将它们替换为0相同但较短（可读性较差）：

av_new=[x代表x，如果不是np.isnan（x）]

这很好，但我认为这可能会让OP有点困惑，如果他是python新手的话。