最好的办法是什么百分位沿着一个忽视南斯的轴心？

Question

有没有一种相当快速的方法可以对包含NaN值的数据执行np.percentile(ndarr, axis=0)？在

对于np.median，对应的bottleneck.nanmedian（https://pypi.python.org/pypi/Bottleneck）相当不错。在

我对percentile提出的最好的方法是：

   from bottleneck import nanrankdata, nanmax, nanargmin
   def nanpercentile(x, q, axis):
       ranks = nanrankdata(x, axis=axis)
       peak = nanmax(ranks, axis=axis)
       pct = ranks/peak / 100. # to make a percentile
       wh = nanargmin(abs(pct-q),axis=axis)
       return x[wh]

这行不通；真正需要的是用某种方法沿着axis获取第n个元素，但我还没有找到numpy切片技巧来做到这一点。在

“相当快”意味着比循环指数更好，例如：

^{pr2}$

这是有效的，但可能非常慢。在

np.ma似乎没有按预期工作；它将nan值视为inf：

xm = np.ma.masked_where(np.isnan(x),x)
print np.percentile(xm,40,axis=2)

# array([[ 1.8,  5.6],
#        [ 0.9,  7.8]])

Answer 1

np.nanpercentile包含在numpy 1.9.0中

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nanpercentile.html