如何避免加权平均中的NaN？

在加权平均中避免NaN的方法是通过排除包含NaN的数据点，然后重新计算加权平均值。以下是一种常见的方法：

1. 遍历数据集，检查每个数据点是否为NaN。
2. 如果数据点不是NaN，则将其包含在计算中。
3. 对于包含在计算中的数据点，计算其权重乘以数值的总和。
4. 对于包含在计算中的数据点，计算权重的总和。
5. 将总和除以权重的总和，得到加权平均值。

这种方法可以确保在计算加权平均时不考虑NaN值，从而避免对结果产生影响。

以下是一个示例代码，演示如何在Python中实现这个方法：

def weighted_average(data, weights):
    total_sum = 0
    weight_sum = 0

    for i in range(len(data)):
        if not math.isnan(data[i]):
            total_sum += data[i] * weights[i]
            weight_sum += weights[i]

    if weight_sum != 0:
        return total_sum / weight_sum
    else:
        return None

在这个示例中，data是包含数据点的列表，weights是包含相应权重的列表。函数首先初始化总和和权重总和为0，然后遍历数据集。如果数据点不是NaN，则将其乘以相应的权重并添加到总和中，同时将权重添加到权重总和中。最后，如果权重总和不为0，则返回加权平均值；否则返回None。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。