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Question

我有一个单个数字列表，我想要加在一起。

我从这开始：

d3 = [9,9,9,8]
d4 = [3,6,np.nan,10]

for i,j in enumerate(d3):
    add = [(d3[i]-d4[i])**2]

当我执行上面的代码时，我得到以下列表：

[36]
[9]
[nan]
[4]

但是，我想要这些数字的SUM，而忽略NaN（所需的输出是36 + 9 + 4）：

Answer 1

对于numpy中的快速代码，您希望尽可能避免循环。转换为numpy数组（坦率地说，开始可能更好，否则每次转换都会丢失！），应用向量运算，然后使用np.nansum：

In [9]: np.array(d3) - np.array(d4)
Out[9]: array([  6.,   3.,  nan,  -2.])

In [10]: (np.array(d3) - np.array(d4))**2
Out[10]: array([ 36.,   9.,  nan,   4.])

In [11]: np.nansum((np.array(d3) - np.array(d4))**2)
Out[11]: 49.0

为了进行比较，如果我们用numpy数组启动，那么阅读起来要好得多：

In [14]: d3 = np.array(d3); d4 = np.array(d4)

In [15]: np.nansum((d3-d4)**2)
Out[15]: 49.0

Answer 2

>>> import numpy as np

>>> d3 = [9,9,9,8]
>>> d4 = [3,6,np.nan,10]
>>> total = np.nansum([(a-b)**2 for a,b in zip(d3, d4)])
49.0

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以下是一些测试，以显示这需要多长时间，使用list，np.array，并将动态列表转换为np.array：

>>> import numpy as np

>>> short_l1 = [9,9,9,8]
>>> short_l2 = [3,6,np.nan,10]
>>> long_l1 = short_l1 * 1000
>>> long_l2 = short_l2 * 1000

>>> short_a1 = np.array(short_l1)
>>> short_a2 = np.array(short_l2)
>>> long_a1 = np.array(long_l1)
>>> long_a2 = np.array(long_l2)

>>> %timeit np.nansum([(a-b)**2 for a,b in zip(short_l1 , short_l2)])
9.1 µs ± 29.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((np.array(short_l1)-np.array(short_l2))**2)
12 µs ± 112 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((short_a1-short_a2)**2)
9.07 µs ± 24.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> %timeit np.nansum([(a-b)**2 for a,b in zip(long_l1 , long_l2)])
1.32 ms ± 15.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((np.array(long_l1)-np.array(long_l2))**2)
498 µs ± 3.07 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

>>> %timeit np.nansum((long_a1-long_a2)**2)
48.7 µs ± 581 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

正如您所看到的，当您的数据大小增加时，你肯定会做@DSM回答的问题，它的方式更快

Answer 3

如果您只想要忽略NaN值的列表中的值的总和，那么在numpy中有一个名为np.nansum()的内置函数将忽略所有NaN值：

d4 = [3,6,np.nan,10]
print(np.nansum(d4))
Out[110]: 19.0

Answer 4

sum([ np.nansum([x,y]) for x,y in zip(d3, d4) ])

或者，适合您的代码而不是请求：

np.nansum([ (x-y)**2 for x,y in zip(d3, d4) ])

Answer 5

如何忽略南：

for i,j in enumerate(d3):
    if d3[i] != np.nan and d4[i] != np.nan:
        add = [(d3[i]-d4[i])**2]

Answer 6

您无法使用null / nan对象/基元操作数字。你还减去了一个不添加的粉值（????）。要添加，您必须：

d3 = [9,9,9,8]
d4 = [3,6,2,10]
add=None
for i,j in enumerate(d3):
    add = d3[i]+d4[i]
    print(add)

如何从单独的列表中添加/求和值

6 个答案:

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