求平均值但忽略列表中的任何零 [Python]

Question

我有一个温度数据文本文件，如下所示：

3438012868.0    0.0 21.7    22.6    22.5    22.5    21.2
3438012875.0    0.0 21.6    22.6    22.5    22.5    21.2
3438012881.9    0.0 21.7    22.5    22.5    22.5    21.2
3438012888.9    0.0 21.6    22.6    22.5    22.5    21.2
3438012895.8    0.0 21.6    22.5    22.6    22.5    21.3
3438012902.8    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.2
3438012909.7    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.2
3438012916.6    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.2
3438012923.6    0.0 21.6    22.6    22.5    22.5    21.2
3438012930.5    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.2
3438012937.5    0.0 21.7    22.5    22.5    22.5    21.2
3438012944.5    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.3
3438012951.4    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.2
3438012958.4    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.3
3438012965.3    0.0 21.6    22.6    22.5    22.5    21.2
3438012972.3    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.3
3438012979.2    0.0 21.6    22.6    22.5    22.5    21.2
3438012986.1    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.3
3438012993.1    0.0 21.6    22.5    22.6    22.5    21.2
3438013000.0    0.0 21.6    0.0     22.5    22.5    21.3
3438013006.9    0.0 21.6    22.6    22.5    22.5    21.2
3438013014.4    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.3
3438013021.9    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.3
3438013029.9    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.2
3438013036.9    0.0 21.6    22.6    22.5    22.5    21.2
3438013044.6    0.0 21.6    22.5    22.5    22.5    21.2

但整个文件要长得多，这是前几行。第一列是时间戳，接下来的 6 列是温度记录。我需要编写一个循环来找到 6 个测量值的平均值，但会忽略 0.0 的测量值，因为这仅意味着传感器未打开。在稍后的测量中，第一列确实有一个测量值。有没有办法让我写一个 if 语句或另一种方法来只找到列表中非零数字的平均值？现在，我有：

time = []
t1 = []
t2 = []
t3 = []
t4 = []
t5 = []
t6 = []
newdate = []

temps = open('file_path','r')
sepfile = temps.read().replace('\n','').split('\r')
temps.close()

for plotpair in sepfile:
    data = plotpair.split('\t')
    time.append(float(data[0]))
    t1.append(float(data[1]))
    t2.append(float(data[2]))
    t3.append(float(data[3]))
    t4.append(float(data[4]))
    t5.append(float(data[5]))
    t6.append(float(data[6]))

for data_seconds in time:
    date = datetime(1904,1,1,5,26,02)
    delta = timedelta(seconds=data_seconds)
    newdate.append(date+delta)

for datapoint in t2,t3,t4,t5,t6:
    temperatures = np.array([t2,t3,t4,t5,t6]).mean(0).tolist()

它只找到最近 5 次测量的平均值。我希望找到一个更好的方法来忽略 0.0 并在第一列为非 0 时包含它。

Answer 1

您可以使用 scipy.stats.tmean

生成 truncated/trimmed 均值

或者您可以检查 float(data[X]) 是否等于 0，然后再将其附加到相应的列表

Answer 2

前面的问题表明您已经安装了 NumPy。因此，使用 NumPy，您可以将零设置为 NaN，然后调用 np.nanmean 取平均值，忽略 NaN：

import numpy as np

data = np.genfromtxt('data')
data[data == 0] = np.nan
means = np.nanmean(data[:, 1:], axis=1)

产量

array([ 22.1  ,  22.08 ,  22.08 ,  22.08 ,  22.1  ,  22.06 ,  22.06 ,
        22.06 ,  22.08 ,  22.06 ,  22.08 ,  22.08 ,  22.06 ,  22.08 ,
        22.08 ,  22.08 ,  22.08 ,  22.08 ,  22.08 ,  21.975,  22.08 ,
        22.08 ,  22.08 ,  22.06 ,  22.08 ,  22.06 ])

Answer 3

这将适用于 python3

import csv

with open('path/to/input') as infile, open('path/to/output', 'w') as outfile:
    outfile = csv.writer(outfile, delimiter='\t')
    for time, *temps in csv.reader(infile, delimiter='\t'):
        temps = [float(t) for t in temps if t!='0.0']
        avg = sum(temps)/len(temps)
        outfile.writerow([time, avg])

Answer 4

with open('infile') as f1, with open('outfile','w') as f2:
    for x in f1:
        nums = [float(i) for i in x.strip().split() if i!='0.0']
        avg = sum(nums[1:])/len(nums[1:])
        f2.write("{}\t{}".format(nums[0],avg))

求平均值但忽略列表中的任何零 [Python]

Finding an average but ignoring any zero in a list [Python]

python

data-analysis