Descripción: numpy.nanmean es una función de la biblioteca NumPy que calcula la media aritmética de los elementos de un arreglo, ignorando aquellos que son NaN (Not a Number). Esta característica es especialmente útil en el análisis de datos, donde los valores faltantes o no definidos pueden distorsionar los resultados estadísticos. La función permite obtener una medida más precisa de la tendencia central de los datos, ya que se enfoca únicamente en los valores válidos. La sintaxis de numpy.nanmean es sencilla y permite especificar el eje a lo largo del cual se desea calcular la media, lo que proporciona flexibilidad en el manejo de arreglos multidimensionales. Además, numpy.nanmean es parte de un conjunto más amplio de funciones que manejan NaNs, lo que facilita el trabajo con datos incompletos. Su implementación eficiente en C permite un rendimiento óptimo, incluso con grandes volúmenes de datos, lo que la convierte en una herramienta esencial para científicos de datos, analistas y cualquier persona que trabaje con estadísticas en Python.
Usos: numpy.nanmean se utiliza principalmente en el análisis de datos donde los conjuntos de datos pueden contener valores faltantes. Es común en campos como la estadística, la ciencia de datos y el aprendizaje automático, donde la limpieza y el preprocesamiento de datos son cruciales. La función permite a los analistas obtener promedios significativos sin tener que eliminar manualmente los valores NaN, lo que ahorra tiempo y reduce el riesgo de errores en el análisis.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de numpy.nanmean es calcular la media de un arreglo que contiene algunos valores NaN. Por ejemplo, si tenemos el arreglo [1, 2, NaN, 4], al aplicar numpy.nanmean, el resultado será 2.3333, ya que ignora el NaN y calcula la media de los valores restantes. Otro caso sería en un conjunto de datos de temperatura donde algunos días faltan datos; usando numpy.nanmean, se puede obtener la media de las temperaturas válidas sin preocuparse por los días sin datos.
