{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Пропуски: NaN\n",
    "\n",
    "Как NumPy хранит «нет данных» — значение NaN; почему с ним ломаются суммы и сравнения, как найти пропуски np.isnan и посчитать итоги без них nan-функциями.\n",
    "\n",
    "Курс NumPy · урок `np-nan` · [урок на сайте](https://ds-edu-trainer.vercel.app/courses/numpy/nan).\n",
    "\n",
    "Выполняйте ячейки по порядку (Shift+Enter), начиная с первой — она готовит урок. После каждого упражнения идёт\n",
    "ячейка проверки: она печатает ✓ / ✗ и итог."
   ],
   "id": "intro"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "jupyter": {
     "source_hidden": true
    }
   },
   "source": [
    "# @title Подготовка урока — выполните эту ячейку первой\n",
    "# Проверяет версии пакетов, записывает файлы данных в папку data/ и определяет _check — проверку упражнений.\n",
    "import base64, os, zlib\n",
    "\n",
    "for _name, _min in {\"numpy\":\"2.0\"}.items():\n",
    "    try:\n",
    "        _have = __import__(_name).__version__\n",
    "    except ImportError:\n",
    "        print(f\"Нет пакета {_name}: выполните %pip install {_name} и перезапустите ядро\")\n",
    "        continue\n",
    "    if tuple(int(x) for x in _have.split(\".\")[:2]) < tuple(int(x) for x in _min.split(\".\")):\n",
    "        print(f\"Урок написан для {_name} {_min} и новее, у вас {_have}: выполните %pip install -U {_name} и перезапустите ядро\")\n",
    "\n",
    "# ─── Проверка упражнений: тот же раннер, что у задач на сайте ───\n",
    "# ─── Запуск тестов ───────────────────────────────────────────────────────────\n",
    "\n",
    "_TIMEOUT = 2.0  # секунд на тест; отдельный тест может задать свой: test_x.timeout = 10\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _call_with_timeout(target, seconds: float) -> bool:\n",
    "    \"\"\"Запускает target() в отдельном потоке. Возвращает False, если за seconds он не завершился.\"\"\"\n",
    "    import sys\n",
    "    import threading\n",
    "\n",
    "    if sys.platform == \"emscripten\":  # Python в браузере: потоков нет, таймаут обеспечивает страница\n",
    "        target()\n",
    "        return True\n",
    "    # Большой стек нужен, чтобы глубокая рекурсия давала RecursionError, а не аварийное завершение Python.\n",
    "    for megabytes in (256, 64, 0):\n",
    "        try:\n",
    "            threading.stack_size(megabytes * 1024 * 1024)\n",
    "            worker = threading.Thread(target=target, daemon=True)\n",
    "            worker.start()\n",
    "        except (ValueError, RuntimeError, MemoryError):\n",
    "            continue\n",
    "        worker.join(seconds)\n",
    "        return not worker.is_alive()\n",
    "    target()  # потоки недоступны — запускаем без таймаута\n",
    "    return True\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _test_info(fn) -> dict:\n",
    "    \"\"\"Описание теста, его лимит времени и сообщение на случай зависания.\"\"\"\n",
    "    limit = getattr(fn, \"timeout\", _TIMEOUT)\n",
    "    hint = getattr(fn, \"timeout_hint\", \"\")\n",
    "    message = (\n",
    "        f\"тест не завершился за {limit:g} с — возможно, бесконечный цикл или рекурсия: \"\n",
    "        \"проверьте, что границы/аргументы изменяются на каждом шаге\" + (f\". {hint}\" if hint else \"\")\n",
    "    )\n",
    "    return {\"title\": (fn.__doc__ or fn.__name__).strip(), \"timeout\": limit, \"timeout_message\": message}\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _error_result(title: str, error: BaseException, user_file: str | None) -> dict:\n",
    "    \"\"\"Результат упавшего теста: статус, сообщение, тип исключения и строка в коде решения.\"\"\"\n",
    "    line = None\n",
    "    if user_file:  # самый глубокий кадр в коде решения; ошибка внутри самих тестов — без номера строки\n",
    "        tb = error.__traceback__\n",
    "        while tb is not None:\n",
    "            if tb.tb_frame.f_code.co_filename == user_file:\n",
    "                line = tb.tb_lineno\n",
    "            tb = tb.tb_next\n",
    "    status, message = \"error\", f\"{type(error).__name__}: {error}\"\n",
    "    if isinstance(error, NotImplementedError):\n",
    "        status, message, line = \"not_written\", \"функция ещё не написана\", None\n",
    "    elif isinstance(error, AssertionError):\n",
    "        status, message = \"failed\", str(error) or \"проверка не прошла\"\n",
    "    elif isinstance(error, RecursionError):\n",
    "        message = \"RecursionError: слишком глубокая рекурсия — проверьте базовый случай и то, что задача уменьшается\"\n",
    "    elif isinstance(error, MemoryError) or (isinstance(error, OverflowError) and \"index-sized\" in str(error)):\n",
    "        message = f\"{type(error).__name__}: не хватило памяти — возможно, создаётся слишком большая структура данных\"\n",
    "    return {\"title\": title, \"status\": status, \"message\": message, \"error_type\": type(error).__name__, \"line\": line}\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _run_tests(verbose: bool = True, on_start=None, on_result=None, user_file: str | None = None) -> list[dict]:\n",
    "    \"\"\"Запускает тесты задачи (_TESTS — функции из tests.py) по порядку, каждый — с таймаутом.\n",
    "\n",
    "    Возвращает список результатов: {\"title\", \"status\", \"message\", \"error_type\", \"line\"}, где status —\n",
    "    passed · failed · error · not_written · timeout · not_run. Если тест завис, при verbose=True печатает\n",
    "    итог и завершает процесс: зависший поток остановить нельзя. on_start(i) и on_result(i, результат)\n",
    "    вызываются по мере выполнения; user_file — имя файла с кодом решения для номеров строк в ошибках.\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    import os\n",
    "    import sys\n",
    "\n",
    "    if verbose:\n",
    "        try:  # ✓ и кириллица в консоли Windows со старой кодировкой\n",
    "            sys.stdout.reconfigure(encoding=\"utf-8\")\n",
    "        except Exception:  # noqa: BLE001 — reconfigure может не быть (перенаправленный вывод, браузер)\n",
    "            pass\n",
    "\n",
    "    tests = list(_TESTS)\n",
    "    results: list[dict] = []\n",
    "    not_written = hung = False\n",
    "    for index, fn in enumerate(tests):\n",
    "        info = _test_info(fn)\n",
    "        outcome: dict = {}\n",
    "\n",
    "        def target(fn=fn, outcome=outcome):\n",
    "            try:\n",
    "                fn()\n",
    "            except BaseException as e:\n",
    "                outcome[\"error\"] = e\n",
    "\n",
    "        if on_start:\n",
    "            on_start(index)\n",
    "        if not _call_with_timeout(target, info[\"timeout\"]):\n",
    "            results.append({\"title\": info[\"title\"], \"status\": \"timeout\", \"message\": info[\"timeout_message\"], \"error_type\": None, \"line\": None})\n",
    "            for other in tests[index + 1:]:\n",
    "                results.append({\"title\": _test_info(other)[\"title\"], \"status\": \"not_run\", \"message\": \"не запускался: предыдущий тест завис\", \"error_type\": None, \"line\": None})\n",
    "            hung = True\n",
    "            break\n",
    "        error = outcome.get(\"error\")\n",
    "        if error is None:\n",
    "            result = {\"title\": info[\"title\"], \"status\": \"passed\", \"message\": \"\", \"error_type\": None, \"line\": None}\n",
    "        else:\n",
    "            result = _error_result(info[\"title\"], error, user_file)\n",
    "            not_written = not_written or result[\"status\"] == \"not_written\"\n",
    "        results.append(result)\n",
    "        if on_result:\n",
    "            on_result(index, result)\n",
    "\n",
    "    if not_written:  # пока функция не написана, «даром» пройденные тесты не засчитываются\n",
    "        for r in results:\n",
    "            if r[\"status\"] == \"passed\":\n",
    "                r.update(status=\"not_written\", message=\"не засчитан, пока функция не написана\")\n",
    "    for r in results:\n",
    "        if len(r[\"message\"]) > 300:\n",
    "            r[\"message\"] = r[\"message\"][:300] + \"…\"\n",
    "\n",
    "    if verbose:\n",
    "        if not_written:\n",
    "            print(\"Функция ещё не написана — замените raise NotImplementedError своим кодом.\\n\")\n",
    "        for r in results:\n",
    "            mark = {\"passed\": \"✓\", \"not_run\": \"–\"}.get(r[\"status\"], \"✗\")\n",
    "            print(f\"{mark} {r['title']}\")\n",
    "            if r[\"message\"]:\n",
    "                print(f\"    {r['message']}\")\n",
    "        passed = sum(r[\"status\"] == \"passed\" for r in results)\n",
    "        print(\"─\" * 40)\n",
    "        print(f\"Прошло {passed} из {len(results)}\" + (\" — всё верно!\" if passed == len(results) else \"\"))\n",
    "        if hung:\n",
    "            print(\"Выполнение остановлено: один из тестов завис.\")\n",
    "            sys.stdout.flush()\n",
    "            os._exit(1)\n",
    "    return results\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _check(*tests, names=()):\n",
    "    \"\"\"Запускает проверки упражнения и печатает ✓ / ✗ и итог — как на сайте.\"\"\"\n",
    "    for name in names:\n",
    "        if \".\" in name:  # «Класс.метод» из заготовки: класс должен быть объявлен\n",
    "            if not isinstance(globals().get(name.split(\".\")[0]), type):\n",
    "                print(f\"✗ класс {name.split('.')[0]} не объявлен — выполните ячейку упражнения\")\n",
    "                return\n",
    "            continue\n",
    "        if name not in globals():\n",
    "            print(f\"✗ переменная {name} не создана — выполните ячейку упражнения\")\n",
    "            return\n",
    "        if globals()[name] is Ellipsis:\n",
    "            print(f\"✗ {name} пока равна ... — замените многоточие своим кодом\")\n",
    "            return\n",
    "    globals()[\"_TESTS\"] = list(tests)\n",
    "    _run_tests()"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "setup"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Датчик на метеостанции иногда не передаёт показание, в анкете не ответили на вопрос, в таблице пустая клетка.\n",
    "Такие места называют **пропусками** (missing values). До сих пор наши данные были полными — в этом модуле\n",
    "научимся работать с неполными.\n",
    "\n",
    "## Значение «не число»\n",
    "\n",
    "В массиве нельзя оставить пустую клетку: у каждого элемента есть значение. Для пропуска NumPy использует\n",
    "особое дробное число **NaN** — Not a Number, «не число». Записывается оно как `np.nan`:"
   ],
   "id": "text-9"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Массив с пропуском\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "a = np.array([4, np.nan, 7])\n",
    "print(a)\n",
    "print(a.dtype)\n",
    "print(a + 1)\n",
    "print(a.sum(), a.mean())"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "what"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Три наблюдения:\n",
    "\n",
    "- NaN — дробное число, поэтому массив с ним получает тип `float64`, даже если остальные числа целые.\n",
    "- Любая арифметика с NaN даёт NaN: неизвестное плюс единица — тоже неизвестное.\n",
    "- Поэтому `sum` и `mean` по массиву с пропуском возвращают `nan`. NumPy не выбрасывает пропуски молча —\n",
    "  он показывает, что результат не определён.\n",
    "\n",
    "## Найти пропуски: np.isnan\n",
    "\n",
    "Самое странное свойство NaN: он **не равен даже самому себе**. «Неизвестное равно неизвестному?» — ответ «нет»:"
   ],
   "id": "text-20"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# NaN не равен ничему\n",
    "print(np.nan == np.nan)\n",
    "print(a == np.nan)"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "nan-eq"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "> **Типичная ошибка: сравнение с np.nan.**\n",
    ">\n",
    "> `a == np.nan` всегда даёт маску из одних `False` — даже там, где пропуск есть. Ошибки нет, поэтому её легко не\n",
    "> заметить: фильтр ничего не находит, замена ничего не меняет. Пропуски ищут только функцией `np.isnan`."
   ],
   "id": "component-34"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "`np.isnan(a)` возвращает маску: `True` там, где пропуск. С ней работает всё, что вы знаете о масках: `sum`\n",
    "считает пропуски, `~` переворачивает маску, а `a[~маска]` оставляет только известные значения:"
   ],
   "id": "text-38"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Маска пропусков\n",
    "mask = np.isnan(a)\n",
    "print(mask)\n",
    "print(mask.sum())       # сколько пропусков\n",
    "print(a[~mask])         # только известные\n",
    "print(a[~mask].mean())"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "isnan"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 1. Неделя с пропусками\n",
    "\n",
    "В `readings` — температура за неделю, два дня датчик молчал. Сохраните в `gaps` число пропусков, в `known` —\n",
    "массив только известных значений, а в `week_avg` — среднюю температуру по известным дням.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Маска пропусков — `np.isnan(readings)`; число `True` в ней — `sum`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "Известные значения — `readings[~np.isnan(readings)]`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "gaps-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "readings = np.array([-3.1, np.nan, -2.4, -4.0, np.nan, -1.8, -2.2])\n",
    "gaps = ...\n",
    "known = ...\n",
    "week_avg = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "gaps"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 1 — выполните после своего решения\n",
    "def test_gaps():\n",
    "    \"gaps — число пропусков\"\n",
    "    assert gaps != 0, \"gaps = 0: сравнение с np.nan всегда False — ищите пропуски через np.isnan\"\n",
    "    assert gaps == 2, f\"gaps = {gaps} — это не число пропусков\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_known():\n",
    "    \"known — только известные значения\"\n",
    "    assert isinstance(known, np.ndarray), f\"known — это {type(known).__name__}, а нужен массив\"\n",
    "    assert not np.isnan(known).any(), \"в known остались пропуски: отберите элементы, где np.isnan даёт False\"\n",
    "    assert known.tolist() == [-3.1, -2.4, -4.0, -1.8, -2.2], f\"known = {known.tolist()}, а должны остаться пять известных дней по порядку\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_avg():\n",
    "    \"week_avg — средняя по известным дням\"\n",
    "    assert not np.isnan(week_avg), \"week_avg = nan: среднее посчитано вместе с пропусками — берите known\"\n",
    "    assert abs(week_avg - (-2.7)) < 1e-9, f\"week_avg = {week_avg} — это не средняя по известным дням\"\n",
    "\n",
    "_check(test_gaps, test_known, test_avg, names=[\"gaps\",\"known\",\"week_avg\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "gaps-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "readings = np.array([-3.1, np.nan, -2.4, -4.0, np.nan, -1.8, -2.2])\n",
    "gaps = np.isnan(readings).sum()\n",
    "known = readings[~np.isnan(readings)]\n",
    "week_avg = known.mean()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "gaps-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Вопрос.** Что выведет `print(np.nan == np.nan)`?\n",
    "\n",
    "- `True`\n",
    "- `False`\n",
    "- `nan`\n",
    "\n",
    "<details><summary>Ответ</summary>\n",
    "\n",
    "`False`\n",
    "\n",
    "NaN не равен ничему, даже самому себе: сравнение с ним всегда `False`. Поэтому пропуски ищут `np.isnan`, а не `==`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "quiz-52"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Итоги без пропусков: nan-функции\n",
    "\n",
    "Отфильтровывать пропуски перед каждым расчётом утомительно. У NumPy есть готовые функции, которые их\n",
    "пропускают: `np.nanmean`, `np.nansum`, `np.nanmax`, `np.nanmin` — те же `mean`, `sum`, `max`, `min`, только\n",
    "NaN они не замечают:"
   ],
   "id": "text-61"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# nan-функции\n",
    "print(np.nanmean(a), np.nansum(a))\n",
    "print(np.nanmax(a), np.nanmin(a))"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "nan-funcs"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Они принимают `axis=`, как обычные агрегаты. Строка ниже — станция, столбец — день; в каждой строке свои\n",
    "пропуски, а nan-функция считает каждую строку по тем значениям, что есть:"
   ],
   "id": "text-69"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Средняя по каждой станции\n",
    "table = np.array([\n",
    "    [1.0, np.nan, 3.0],\n",
    "    [np.nan, 5.0, 7.0],\n",
    "])\n",
    "print(table.mean(axis=1))\n",
    "print(np.nanmean(table, axis=1))"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "nan-axis"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 2. Три станции за неделю\n",
    "\n",
    "В `week` — температура трёх станций (строки) за семь дней (столбцы) с пропусками. Сохраните в `station_avg`\n",
    "среднюю температуру каждой станции, а в `day_max` — самую высокую температуру каждого дня среди станций.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Станция — строка; итог по каждой строке — `axis=1`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "`np.nanmean(week, axis=1)` и `np.nanmax(week, axis=0)`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "stations-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "week = np.array([\n",
    "    [-2.1, -3.4, np.nan, -1.0, 0.5, 1.2, -0.3],\n",
    "    [-3.5, np.nan, np.nan, -2.2, -0.8, 0.1, -1.9],\n",
    "    [-4.0, -5.1, -4.4, -3.0, np.nan, -1.1, -2.6],\n",
    "])\n",
    "station_avg = ...\n",
    "day_max = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "stations"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 2 — выполните после своего решения\n",
    "def test_avg():\n",
    "    \"station_avg — средняя каждой станции\"\n",
    "    assert isinstance(station_avg, np.ndarray), f\"station_avg — это {type(station_avg).__name__}, а нужен массив из трёх средних\"\n",
    "    assert not np.isnan(station_avg).any(), \"в station_avg есть nan: обычный mean не пропускает пропуски — нужен np.nanmean\"\n",
    "    assert station_avg.shape == (3,), f\"у station_avg форма {station_avg.shape}, а станций 3: нужна средняя по строкам\"\n",
    "    assert np.allclose(station_avg, [-0.85, -1.66, -3.366667], atol=1e-6), f\"station_avg = {station_avg} — это не средние станций без учёта пропусков\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_max():\n",
    "    \"day_max — самая высокая температура каждого дня\"\n",
    "    assert isinstance(day_max, np.ndarray) and day_max.shape == (7,), \"day_max — семь чисел, по дню: нужен максимум по столбцам\"\n",
    "    assert not np.isnan(day_max).any(), \"в day_max есть nan: нужен np.nanmax\"\n",
    "    assert day_max.tolist() == [-2.1, -3.4, -4.4, -1.0, 0.5, 1.2, -0.3], f\"day_max = {day_max.tolist()} — это не максимумы дней без учёта пропусков\"\n",
    "\n",
    "_check(test_avg, test_max, names=[\"station_avg\",\"day_max\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "stations-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "week = np.array([\n",
    "    [-2.1, -3.4, np.nan, -1.0, 0.5, 1.2, -0.3],\n",
    "    [-3.5, np.nan, np.nan, -2.2, -0.8, 0.1, -1.9],\n",
    "    [-4.0, -5.1, -4.4, -3.0, np.nan, -1.1, -2.6],\n",
    "])\n",
    "station_avg = np.nanmean(week, axis=1)\n",
    "day_max = np.nanmax(week, axis=0)\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "stations-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Заполнить пропуски\n",
    "\n",
    "Иногда пропуски нужно не пропустить, а **заполнить** — например, чтобы построить график без дыр. Простой способ —\n",
    "подставить среднее по известным значениям. Здесь пригодится `np.where` из урока «Условная замена» (модуль 4): где пропуск —\n",
    "среднее, где нет — само значение."
   ],
   "id": "text-82"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 3. Заполнить средним\n",
    "\n",
    "Сохраните в `filled` копию `readings`, где пропуски заменены средней температурой по известным дням. Сам\n",
    "`readings` не меняйте.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Средняя без пропусков — `np.nanmean(readings)`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "`np.where(np.isnan(readings), среднее, readings)`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "fill-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "filled = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "fill"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 3 — выполните после своего решения\n",
    "def test_filled():\n",
    "    \"filled — пропуски заменены средней\"\n",
    "    assert isinstance(filled, np.ndarray), f\"filled — это {type(filled).__name__}, а нужен массив\"\n",
    "    assert len(filled) == 7, f\"в filled {len(filled)} значений, а дней 7: пропуски заменяют, а не выбрасывают\"\n",
    "    assert not np.isnan(filled).any(), \"в filled остались пропуски: пропуски находит np.isnan, а сравнение с np.nan всегда False\"\n",
    "    assert np.allclose(filled, [-3.1, -2.7, -2.4, -4.0, -2.7, -1.8, -2.2]), f\"filled = {filled}: пропуски должны стать средней по известным дням\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_readings():\n",
    "    \"readings не изменился\"\n",
    "    assert np.isnan(readings).sum() == 2, \"readings изменился: np.where строит новый массив — исходный не трогайте\"\n",
    "\n",
    "_check(test_filled, test_readings, names=[\"filled\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "fill-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "filled = np.where(np.isnan(readings), np.nanmean(readings), readings)\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "fill-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Заполнение средним сохраняет среднюю, но делает данные «глаже», чем они были. Это решение аналитика, а не\n",
    "правило: иногда лучше взять соседний день или значение другой станции — так мы сделаем в мини-проекте модуля.\n",
    "\n",
    "## NaN и целые числа\n",
    "\n",
    "NaN — дробное число, поэтому в массив целых его записать нельзя:"
   ],
   "id": "text-96"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# NaN в массиве целых\n",
    "# Эта ячейка показывает ошибку ValueError: она перехвачена, чтобы «Выполнить всё» не останавливалось.\n",
    "try:\n",
    "    counts = np.array([3, 5, 2])\n",
    "    counts[1] = np.nan\n",
    "except Exception as error:\n",
    "    print(f\"{type(error).__name__}: {error}\")"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "int-nan"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "> **Типичная ошибка: cannot convert float NaN to integer.**\n",
    ">\n",
    "> Эта ошибка значит, что NaN попытались записать в массив целых чисел — например, отметить пропуск в массиве\n",
    "> количеств. Сначала переведите массив в дробный — `counts.astype(float)`, — а потом записывайте `np.nan`."
   ],
   "id": "component-106"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Итоги\n",
    "\n",
    "- Пропуск в NumPy — дробное значение `np.nan`; массив с ним дробный.\n",
    "- Арифметика и обычные агрегаты с NaN дают NaN.\n",
    "- `np.nan == np.nan` — `False`; пропуски ищут маской `np.isnan(a)`.\n",
    "- `np.nanmean`, `np.nansum`, `np.nanmax`, `np.nanmin` считают без пропусков и принимают `axis=`.\n",
    "- Заполнить пропуски — `np.where(np.isnan(a), чем_заполнить, a)`."
   ],
   "id": "text-110"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Подробнее в справочнике:** [numpy/nan-inf](https://ds-edu-trainer.vercel.app/reference/numpy/nan-inf) · [numpy/aggregations](https://ds-edu-trainer.vercel.app/reference/numpy/aggregations)"
   ],
   "id": "more"
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python"
  },
  "colab": {
   "provenance": []
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
