如何让数组按列求均值时，含NaN的列结果为NaN？

你想要的效果是：当数组的某一列里存在NaN时，该列的计算结果就保留NaN，而不是忽略NaN去算其他值的均值对吧？其实只需要两步就能搞定：

• 第一步：先检查每一列是否包含NaN
• 第二步：对包含NaN的列返回NaN，不包含的列正常用np.nanmean计算均值

直接上代码示例：

import numpy as np

# 你的原始数组
a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])

# 第一步：判断每一列是否存在NaN
has_nan_in_col = np.isnan(a).any(axis=0)

# 第二步：根据判断结果生成最终数组
custom_result = np.where(has_nan_in_col, np.nan, np.nanmean(a, axis=0))

print(custom_result)
# 输出：array([ 2., nan])

简单解释下逻辑：

• np.isnan(a).any(axis=0)会遍历每一列，只要该列有至少一个NaN，就返回True，否则返回False，最终得到一个和列数一致的布尔数组。
• np.where会根据这个布尔数组做分支选择：如果是True（该列含NaN），就取np.nan；如果是False，就取np.nanmean计算出来的正常均值。

这样就刚好得到你想要的结果啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fanglin