fillmissing
填补缺失值
语法
描述
F= fillmissing (一个“常数”,v)v。如果一个是一个矩阵或多维数组,然后呢v可以是一个标量或矢量。当v是一个向量,每个元素指定填充对应的列的值一个。如果一个是一个表或时间表吗v也可以是单元阵列的元素包含填补值为每个表变量。
缺失值定义的数据类型一个:
南- - - - - -双,单,持续时间,calendarDurationNaT- - - - - -datetime<失踪>- - - - - -字符串<定义>- - - - - -分类' '- - - - - -字符{"}- - - - - -细胞的字符数组
如果一个是一个表,然后每一列的数据类型定义的缺失值列。
例子
向量和南值
创建一个向量,其中包含南值和替换每个南与以前的non-missing价值。
一个=[1 3南4南南5];F = fillmissing (,“以前”)
F =1×71 3 3 4 4 4 5
矩阵南值
创建一个2×2矩阵南在每一列的值。填满南与One hundred.在第一列和1000年在第二列中。
一个=[1南;南2]
一个=2×21南南2
F = fillmissing (,“不变”1000年[100])
F =2×21 1000 100 2
插入缺失的数据
使用插值替换南在非均匀采样数据值。
定义一个向量的非均匀采样点和评估正弦函数在点。
:0 x = [4 * pi: 0.1, 0.1:0.2:4 *π);一个= sin (x);
注入南值到一个。
一个(< 0.75 & > 0.5)=南;
使用线性插值填补缺失的数据,并返回了向量F和逻辑向量特遣部队。值1 (真正的)的条目特遣部队对应的值F吃饱了。
(F, TF) = fillmissing (,“线性”,“SamplePoints”,x);
画出原始数据和填充数据。
情节(x,,“。”x (TF), F (TF),“o”)包含(“x”);ylabel (“sin (x)”)传说(“原始数据”,“填充缺失数据”)
取代南与移动平均
使用一个移动的位数来填补缺失的数字数据。
创建一个采样点的向量x和一个向量的数据一个含有缺失值。
x = linspace (0, 10200);= sin (x) + 0.5 *(兰德(-0.5尺寸(x)));([1:10兰迪([1长度(x)], 1 50))) =南;
取代南值一个使用移动平均的窗口长度,和情节的原始数据和填充数据。
F = fillmissing (,“movmedian”10);情节(x, F,' r . - ',x,,“b -”)传说(“填充缺失数据”,“原始数据”)
使用自定义函数填充前一个值
定义一个自定义函数南值常数与以前的值。
定义一个向量的抽样点t和一个向量的对应数据一个包含南值。图数据。
t = 10:10:100;=(0.9 0.6 - 0.7 0.1 0.2 0.3南南南1];情节(t),“o”)
使用当地的函数forwardfill(定义的例子)常数与前面的填补缺失的空白值。函数处理的输入包括:
xs——数据值用于填充ts-位置的值用于充填相对于采样点tq操作——失踪的值相对于采样点的位置n-值的数量来填补缺口
n = 2;gapwindow = (10 0);(F, TF) = fillmissing (A, @ (xs, ts, tq) forwardfill (xs, ts, tq, n), gapwindow,“SamplePoints”t);
窗口值的差距(10 0)告诉fillmissing失踪前需要考虑的一个数据点差距,没有数据点后,由于之前的常数的值是位于前10个单位的差距。函数处理输入值决定fillmissing第一的差距是:
x = 0.3ts = 30tq = 50 [40]
第二个缺口的处理函数的输入值是:
x = 0.7ts = 70tq = 80
画出原始数据和填充数据。
情节(t),“o”t (TF), F (TF),“罗”)
函数ts, y = forwardfill (xs tq, n)%填补n值缺失的空白之前使用常数的值y =南(1,元素个数(tq));y (1: min(元素个数(tq), n)) = x;结束
矩阵与失踪的端点
创建一个矩阵与失踪的条目(第二维度)和填列一行一次使用线性插值。对于每一行,前导和尾随缺失值填充的最近的non-missing价值这一行。
= (NaN南5 3南5 7南9南;8 9南1 4 5南南5;南4 9 8 7 2 4 1 1南]
一个=3×10南南5 3南5 7南9南8 9南1 4 5南南5南南4 9 8 7 2 4 1 1
F = fillmissing (,“线性”2,“EndValues”,“最近的”)
F =3×105 5 5 3 4 5 7 8 9 9 8 9 5 1 4 5 5 5 5 5 4 4 9 8 7 2 4 1 1 1
表与多个数据类型
填补缺失值表变量与不同的数据类型。
创建一个表包括的变量分类,双,字符数据类型。
一个=表(分类({“阳光”;“多云”;”})(66;南;54){”;“N”;“Y”},(37;39;南),…“VariableNames”,{“描述”“温度”“雨”“湿度”})
一个=3×4表描述温度雨湿度___________ ___________ __________ ________阳光66 {0 x0 char} 37多云南{' N '} 39 <定义> 54 {Y} NaN
替换所有失踪的条目的值从之前的条目。由于没有前一个元素雨变量,失踪的特征向量并不是取代。
F = fillmissing (,“以前”)
F =3×4表描述温度雨湿度___________ ___________ __________ ________阳光66 {0 x0 char} 37多云66 {' N '} 39多云54 {Y} 39
取代南值温度和湿度变量一个用0。
F = fillmissing (,“不变”0,“DataVariables”,{“温度”,“湿度”})
F =3×4表描述温度雨湿度___________ ___________ __________ ________阳光66 {0 x0 char} 37多云0 39 {' N '} <定义> 54 {Y} 0
另外,使用isnumeric函数来识别数字变量操作。
F = fillmissing (,“不变”0,“DataVariables”@isnumeric)
F =3×4表描述温度雨湿度___________ ___________ __________ ________阳光66 {0 x0 char} 37多云0 39 {' N '} <定义> 54 {Y} 0
现在填补缺失值一个与指定为每个表常数变量,这是包含在一个单元阵列中。
F = fillmissing (,“不变”,{分类({“没有”}),1000,“未知”1000})
F =3×4表描述温度雨湿度………………________阳光66{‘未知’}37多云1000 {' N '} 39没有54 1000 {Y}
指定最大的差距
创建一个时间向量t在几秒钟内和一个相应的矢量数据一个包含南值。
t =秒([2 4 8 17 98 134 256 311 1001]);一个= 100年[1 3 23日南南南南233];
填补缺失值一个相对应的最大差距大小250秒。自第二次差距大于250秒,南值不是填满。
F = fillmissing (,“线性”,“SamplePoints”t“MaxGap”秒(250))
F =1×91.0000 3.0000 23.0000 25.7944 233.0000 50.9435 62.1210 100.0000南
输入参数
一个- - - - - -输入数据
向量|矩阵|多维数组|表|时间表
输入数据,指定为一个向量,矩阵,多维数组,表,或时间表。
当输入参数是一个单元阵列,它必须是一个单元阵列的特征向量。如果一个是一个时间表,然后只表值填充。如果相关的行乘以包含一个向量NaT或南值,然后fillmissing产生一个错误。行乘以必须独特而列按升序。
数据类型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑|字符|字符串|细胞|表|时间表|分类|datetime|持续时间|calendarDuration
v- - - - - -填补常数
标量|向量|单元阵列
填补常数,指定为一个标量,矢量,或细胞数组。
v可以是一个向量时一个是一个矩阵或多维数组,表示一个不同的值为每个操作维度。的长度v必须匹配操作的长度尺寸。
v时可以填满值的单元阵列一个是一个表或时间表,表示不同的填充每个变量值。细胞数组中元素的个数必须匹配表中变量的数量。
数据类型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑|字符|细胞|分类|datetime|持续时间
方法- - - - - -填补方法
“以前”|“下一个”|“最近的”|“线性”|样条的|“pchip”|“makima”
填补方法,指定为以下之一:
| 方法 | 描述 |
|---|---|
“以前” |
以前non-missing价值 |
“下一个” |
下一个non-missing值 |
“最近的” |
最近的non-missing价值 |
“线性” |
邻近的线性插值,non-missing值(数值,持续时间,datetime数据类型) |
样条的 |
分段三次样条插值(数字,持续时间,datetime数据类型) |
“pchip” |
一种保形分段三次样条插值(数字,持续时间,datetime数据类型) |
“makima” |
修改Akima立方埃尔米特插值(数字,持续时间,datetime数据类型) |
movmethod- - - - - -移动的方法
“movmean”|“movmedian”
移动的方法来填补缺失数据,指定为以下之一:
| 方法 | 描述 |
|---|---|
“movmean” |
移动平均的窗口长度窗口(仅数字数据类型) |
“movmedian” |
移动平均的窗口长度窗口(仅数字数据类型) |
fillfun- - - - - -自定义填充方法
函数处理
例子:@ (xs, ts, tq) myfun (xs, ts, tq操作)
自定义填充方法,指定为一个函数处理。有效的处理函数必须包括以下三个输入参数:
| 输入参数 | 描述 |
|---|---|
xs |
用于填充矢量包含数据值。的长度xs必须匹配指定窗口的长度。 |
ts |
用于填充矢量包含位置的值。的长度ts必须匹配指定窗口的长度。ts是一个采样点的子集向量。 |
tq操作 |
向量含有缺失值的位置。tq操作是一个采样点的子集向量。 |
函数必须返回一个标量或矢量长度一样tq操作。
窗口- - - - - -窗口长度
正整数标量|双元素向量的正整数|积极的标量时间|双元素向量积极的持续时间
窗口长度为移动方法,指定为一个正整数标量,双元素向量的正整数,一个积极的标量时间,或一个双元素向量积极的持续时间。相对于采样点定义的窗口。
当窗口是一个正整数标量,那么窗口集中当前元素和包含呢窗口1相邻的元素。如果窗口是偶数,那么窗口集中有关当前和以前的元素。如果窗口是一个双元素向量的正整数f [b],那么窗口包含当前元素,b元素向后,f元素。
当一个一个时间表或“SamplePoints”被指定为一个datetime或持续时间向量,窗口必须的类型持续时间。
数据类型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|持续时间
gapwindow- - - - - -空白窗口长度
正整数标量|双元素向量的正整数|积极的标量时间|双元素向量积极的持续时间
空白窗口长度为自定义填充函数,指定为一个正整数标量,双元素向量的正整数,一个积极的标量时间,或一个双元素向量积极的持续时间。窗口定义相对于采样点的差距。
当指定一个函数处理fillfun填充方法的价值gapwindow代表一个固定窗长度,每个输入数据中的缺失值的差距。然后计算填充的值fillfun在那个窗口中使用的值。例如,对于默认的采样点t = 1:10和数据=(10 70南南南50 60 90 100],一个窗口长度gapwindow = 3指定第一个窗口(20南南50)的fillfun作用于计算填充的值。第二个窗口的空白fillfun操作是(90年70年南)。
当一个一个时间表或“SamplePoints”被指定为一个datetime或持续时间向量,窗口必须的类型持续时间。
数据类型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|持续时间
昏暗的- - - - - -维一起操作
正整数标量
维操作,指定为一个正整数标量。如果没有指定值,默认的是第一个数组维度的大小不等于1。
当一个是一个表或时间表,昏暗的不支持。金宝appfillmissing分别运行在每个表或时间表变量。
考虑输入一个二维数组,一个。
如果
昏暗的= 1,然后fillmissing填满一个列的列。
如果
昏暗的= 2,然后fillmissing填满一个行,行。
数据类型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64
名称-值对的观点
指定可选的逗号分隔条名称,值参数。的名字参数名称和吗价值相应的价值。的名字必须出现在引号。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家。
fillmissing (A, DataVariables,{“温度”、“高度”})填充只有相对应的列温度和高度变量的输入表
