Есть ли лучший способ сделать numpy.argmin (), игнорируют значения NaN

Я хочу получить индекс минимального значения массива numpy, который содержит NaNs, и я хочу их проигнорированный

>>> a = array([ nan,   2.5,   3.,  nan,   4.,   5.])  
>>> a  
array([ NaN,  2.5,  3. ,  NaN,  4. ,  5. ])  

если я выполняю argmin, он возвращает индекс первого NaN

>>> a.argmin()  
0  

Я заменяю NaNs с Infs и затем выполняю argmin

>>> a[isnan(a)] = Inf  
>>> a  
array([ Inf,  2.5,  3. ,  Inf,  4. ,  5. ])  
>>> a.argmin()  
1  

Моя дилемма следующая: я не изменил бы NaNs на Infs и затем обратно после того, как я сделан с argmin (так как NaNs имеют значение позже в коде). Существует ли лучший способ сделать это?

Существует также вопрос того, чем должен состоять в том результат, если всеми исходными значениями является NaN? В моей реализации ответ 0