如何使用Python计算最近三个非NaN值的平均值

使用Python计算最近三个非NaN值的平均值可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要获取数据集中最近的三个非NaN值。可以使用循环遍历数据集，从最后一个值开始向前遍历，直到找到三个非NaN值为止。
2. 在找到三个非NaN值后，将它们存储在一个列表中。
3. 接下来，计算这三个非NaN值的平均值。可以使用Python内置的sum()函数来计算列表中所有元素的总和，然后除以列表的长度。

以下是一个示例代码，用于计算最近三个非NaN值的平均值：

def calculate_average(data):
    count = 0
    values = []
    
    # 从最后一个值开始向前遍历
    for i in range(len(data)-1, -1, -1):
        if not math.isnan(data[i]):
            values.append(data[i])
            count += 1
        if count == 3:
            break
    
    # 计算平均值
    if len(values) == 3:
        average = sum(values) / len(values)
        return average
    else:
        return None

# 示例数据集
data = [1, 2, 3, float('nan'), 5, 6, float('nan'), 8, 9]

# 调用函数计算最近三个非NaN值的平均值
result = calculate_average(data)
print(result)

在上述示例代码中，我们定义了一个calculate_average()函数，它接受一个数据集作为参数。函数中使用循环遍历数据集，找到最近的三个非NaN值，并将它们存储在values列表中。然后，我们使用sum()函数计算列表中所有元素的总和，并除以列表的长度，得到平均值。最后，我们打印出计算得到的平均值。

请注意，上述示例代码中使用了math.isnan()函数来检查值是否为NaN。如果你在运行代码时遇到NameError: name 'math' is not defined错误，请确保在代码开头添加import math语句。

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