numpy中处理含nan数据的统计函数及其效率

numpy 库中的一些统计函数，它们在遇到含 nan 的数据时都无法正常使用，需要换成可用的同名函数（即在函数名前加“nan”）。

1、相关函数

1.1、最大值 max()、nanmax() / 最小值 min() nanmin()

沿指定轴返回一个数组的最小 / 大值。
numpy.max(a, axis=None, out=None, keepdims=)
参数：
a - array_like ，数组或者可以转化成数组的对象
axis - 无 None（默认）、整型 int、元组 tuple；沿轴线方向的操作方式

1.2、百分位数 percentile 、nanpercentile

计算数组中沿指定方向上的第q 数值百分位(点)，可以计算多维数组的任意百分比分位数
numpy.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation=‘linear’, keepdims=False)
参数：
a - array_like ，数组或者可以转化成数组的对象
q - [ 0., 100. ] 百分位
overwrite_input - bool 型参数，为 True 并且 a 的类型是ndarray，则 a 将被部分后者全部排序
axis - 无 None（默认）、整型 int、元组 tuple；沿轴线方向的操作方式

1.3、中位数 median、nanmedian

计算数组 a 在沿 axis 轴方向上的中位数
numpy.median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)
参数：
a - a