用python计算数组的日平均值

我想计算一组值的每日平均值，而不考虑负值

我使用这个数据数组：

Val=['45','25','45','26','-999','87','9','5','4','5','78','98','14','25',
     '34','15','15','14'...]

表示一个月（30天）的小时值

我试图从平均值中去掉负值，但没有成功

在python中，计算每日平均值并获得30个值的数组的最简单方法是什么

谢谢你的帮助

代码如下：

f=打开（'file.csv'））

csv\u f=csv.reader（f）

val=[]

对于csv\u f中的行：

   val.append(row[0])

对于范围（0，len（val[：]）-24,24）内的i：

这里有一个选择：

假设您有6个值的数组，并且您对3个元素块（在您的案例中为24个元素块）的非负值的平均值感兴趣

[14]中的

：a=np.array（[3,4，-999,5，-100,6]，dtype=np.float）
在[15]中：a[a<0]=np.nan
在[16]中：np.nanmean（a.重塑（-1,3）），轴=1）
Out[16]：数组（[3.5,5.5]）

假设

Val

包含字符串，每天24个值（因此

len（Val）

是24的倍数）：

---

尝试使用IF条件和int（）进行列表理解。需要首先将原始值列表切成每天的块

import random

values = random.sample(range(-5, 100), 96)

def mean(l):
    # list comprehension with if condition to remove negatives and cast to int
    l = [int(numeric_string) for numeric_string in l if int(numeric_string) > 0]

    return sum(l) / len(l)

def chunk(l, n):
    # slice the values list into n sized chunks
    return [l[int(i):int(i) + n] for i in range(0, len(l), n)]

y = [ mean(day) for day in chunk(values, 24)]

print(y)

---

这样可以避免创建临时列表：

vals = ['45','25','45','26','-999','87','9',
        '5','4','5','78','98','14','25',
        '34','15','15','14']

daily_mean = (sum(int(v) for v in vals if int(v) > -1) /
              sum(1 for v in vals if int(v) > -1)

---

值是否存储为字符串？您是如何尝试的？谢谢，但是a.reforme（-1,3）），axis=1意味着什么？当我尝试它时，我得到了以下错误：np.nanmean（a.reformate（-1,24）），axis=1）ValueError：新数组的总大小必须为unchanged@user5276228，

a.重塑（-1,3）

表示您正在将

1D

数组重塑为
2D
数组
，包含3列，但行数不限
ValueError：新数组的总大小必须保持不变
意味着
数组中的元素总数不能被24整除。但是我在哪里提到我想要的是每日平均数（每个24个元素块）？
# turn the 1D input array into a 2D array, one line per day
DailyVals = [[int(h) for h in Val[i:i+24]]
             for i in range(len(Val)/24)]
# prune negative values
ValidVals = [[h for h in day if h >= 0]
             for day in DailyVals]
# compute the mean
Mean = [sum(val) / len(val) for val in ValidVals]

import random

values = random.sample(range(-5, 100), 96)

def mean(l):
    # list comprehension with if condition to remove negatives and cast to int
    l = [int(numeric_string) for numeric_string in l if int(numeric_string) > 0]

    return sum(l) / len(l)

def chunk(l, n):
    # slice the values list into n sized chunks
    return [l[int(i):int(i) + n] for i in range(0, len(l), n)]

y = [ mean(day) for day in chunk(values, 24)]

print(y)

vals = ['45','25','45','26','-999','87','9',
        '5','4','5','78','98','14','25',
        '34','15','15','14']

daily_mean = (sum(int(v) for v in vals if int(v) > -1) /
              sum(1 for v in vals if int(v) > -1)