Tratamiento de Nan | NumPy: análisis numérico eficiente con Python

¡Hola Sadam!

Entiendo tu pregunta sobre cómo manejar valores NaN cuando no es posible realizar una interpolación. En NumPy, puedes excluir los NaN de tus cálculos usando funciones que ignoran estos valores automáticamente. Por ejemplo, si deseas calcular el promedio, la suma o cualquier otra operación estadística sin considerar los NaN, puedes utilizar las versiones de funciones de NumPy que comienzan con nan. Aquí tienes algunos ejemplos:

Promedio sin NaN: Usa np.nanmean() en lugar de np.mean(). Esto calculará el promedio ignorando los NaN.
```
promedio_sin_nan = np.nanmean(tu_array)
```
Suma sin NaN: Usa np.nansum() para obtener la suma ignorando los NaN.
```
suma_sin_nan = np.nansum(tu_array)
```
Desviación estándar sin NaN: Usa np.nanstd().
```
desviacion_sin_nan = np.nanstd(tu_array)
```

Estas funciones son especialmente útiles cuando tienes datos incompletos y deseas realizar análisis sin que los NaN afecten tus resultados. Espero que estos ejemplos te sean de ayuda para tratar los NaN en tus operaciones.

¡Espero haber ayudado y buenos estudios!

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