배열에서 NaN(Not a Number) 값을 모두 무시한 채 최댓값을 구하려면 파이썬에서 numpy.nanmax() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 지정된 축(axis)이 제거된 형태로, 입력 배열 a와 동일한 shape의 배열을 반환합니다. 만약 a가 0차원 배열이거나 axis가 None이면 ndarray 스칼라를 반환하며, 반환값의 dtype은 원본 배열과 동일합니다.
numpy.nanmax()의 주요 매개변수
1) a : 최댓값을 구하고자 하는 숫자들을 담고 있는 배열입니다. 배열이 아니라면 자동으로 변환을 시도합니다.
2) axis : 최댓값을 계산할 축(또는 축들)입니다. 기본값은 None으로, 이 경우 평탄화(flattened)된 전체 배열에 대한 최댓값을 계산합니다.
3) out : 결과를 저장할 대체 출력 배열입니다. 기본값은 None이며, 값을 지정할 경우 예상되는 출력과 같은 shape이어야 하고, 필요하다면 타입이 캐스팅(casting)됩니다.
4) keepdims : True로 설정하면 차원이 축소된 축들이 크기 1인 차원으로 결과에 유지됩니다. 이 옵션을 사용하면 결과가 원본 배열 a와 올바르게 브로드캐스팅(broadcasting)됩니다. 기본값이 아닌 다른 값이 지정되면 keepdims는 ndarray 하위 클래스의 max 메서드로 전달되며, 해당 메서드가 keepdims를 지원하지 않으면 예외가 발생합니다.
5) initial : 출력 요소의 최솟값입니다. 빈 슬라이스(empty slice)에 대한 연산을 허용하기 위해 반드시 존재해야 하는 값입니다.
구현 단계
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import numpy as np
array() 메서드를 사용해 NumPy 배열을 생성합니다. 여기에는 정수형 요소와 함께 nan과 inf(양의 무한대)도 포함했습니다.
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
배열을 화면에 출력합니다.
print("Our Array...\n",arr)배열의 차원을 확인합니다.
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)배열의 데이터 타입(dtype)을 확인합니다.
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)NaN을 무시하고 배열의 최댓값을 반환하기 위해 numpy.nanmax() 메서드를 사용합니다.
print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))전체 예제 코드
import numpy as np
# array() 메서드로 NumPy 배열 생성
# nan과 inf(양의 무한대)가 포함된 요소 추가
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
# 배열 출력
print("Our Array...\n",arr)
# 차원 확인
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# 데이터 타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# NaN을 무시하고 최댓값 계산 (평탄화된 배열 기준)
print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))실행 결과
Our Array... [[25. 50. 75.] [90. nan inf]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmax)... inf
위 실행 결과를 보면 배열 안에 NaN 값이 포함되어 있음에도 불구하고, np.nanmax()가 이를 정상적으로 무시하고 나머지 값들 중 최댓값인 inf(양의 무한대)를 반환한 것을 확인할 수 있습니다. 참고로 일반적인 np.max() 함수를 사용하면 NaN이 포함된 경우 결과가 nan으로 반환되므로, 결측치가 있을 가능성이 있는 데이터에는 nanmax()를 사용하는 것이 안전합니다.