numpy nanmean () 'float‘对象没有属性'dtype’错误

numpy.nanmean()函数是NumPy库中的一个函数，用于计算数组中的平均值，忽略NaN值。在给定的数组中，NaN表示缺失值或无效值。

该函数的语法如下：

numpy.nanmean(arr, axis=None)

参数说明：

arr：要计算平均值的数组。
axis：指定计算平均值的轴。默认为None，表示计算整个数组的平均值。

该函数返回一个标量值，表示数组中有效值的平均值。

使用示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]])
mean = np.nanmean(arr)
print(mean)

输出：

3.0

该函数的优势在于能够处理包含NaN值的数组，并且在计算平均值时忽略这些NaN值，避免了NaN值对计算结果的影响。

应用场景：

数据分析和处理：在处理包含缺失值的数据时，可以使用nanmean()函数计算有效值的平均值，而不受缺失值的影响。
科学计算：在科学计算中，经常会遇到包含NaN值的数据，使用nanmean()函数可以准确计算有效值的平均值。

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