创建和组织数据缺失

缺失值取MATLAB的形式取决于数据类型。例如，数值数据类型，例如双采用为NaN（非数字）来表示缺失值。

X = [NaN的1 2 3 4];

您也可以使用失踪值表示缺少数字数据或其它类型的数据，如约会时间，串和明确的。MATLAB自动转换失踪值数据的原始类型。

xDouble = [缺失1 2 3 4]

xDouble =1×5为NaN 1 2 3 4

xDatetime = [丢失的日期时间（2014,1：4,1）]

xDatetime =1×5日期时间的NaT 01-JAN-2014 01月2014 01-MAR-2014 01-APR-2014

xString = [缺“一个”“B”“C”“d”]

xString =1×5串<缺失>的 “a” “b” 的 “C”， “d”

xCategorical = [丢失分类（{'CAT1''CAT2''CAT3''CAT4'}）]

xCategorical =1×5类别<未定义> CAT1 CAT2 CAT3 CAT4

数据集可能包含的值，你要视为丢失的数据，但不是在MATLAB如MATLAB标准缺失值为NaN。您可以使用standardizeMissing功能，这些值转换成该数据类型的标准缺失值。例如，治疗4作为失踪双除了价值为NaN。

xStandard = standardizeMissing（xDouble，[4的NaN]）

xStandard =1×5为NaN 1 2 3的NaN

假设你想保留缺失值作为你的数据集的一部分，但是从数据的其余部分隔离他们。几个MATLAB功能使您能够控制进一步处理之前遗漏值的位置。例如，使用'MissingPlacement'与选项分类功能举动为NaNS到数据的末端。

xSort =排序（xStandard，'MissingPlacement'，'持续'）

xSort =1×51 2 3楠楠

查找，替换，并忽略数据丢失

即使你不明确创建MATLAB缺失值，就可以导入现有的数据或数据计算时出现。如果你不知道你的数据缺失值，后续计算或分析可能会产生误导。

例如，如果你在不知不觉中绘制一个包含矢量为NaN值时，为NaN不会出现，因为情节函数忽略它和正常打印其余各点。

nanData = [1：9的NaN];图（1：10，nanData）

但是，如果计算平均数据，其结果是为NaN。在这种情况下，它更有助于提前知道数据包含为NaN，然后选择忽略或计算平均值之前将其删除。

meanData =平均值（nanData）

meanData = NaN的

找到一种方法为NaNS IN数据是通过使用isnan函数，该函数返回一个逻辑阵列指示任何位置为NaN值。

TF = isnan（nanData）

TF =1×10的逻辑阵列0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

同样的，不见了函数返回多种数据类型的数据的缺失值的位置。

TFdouble = ISMISSING（xDouble）

TFdouble =1×5阵列的逻辑1 0 0 0 0

TFdatetime = ISMISSING（xDatetime）

TFdatetime =1×5阵列的逻辑1 0 0 0 0

假设您正在使用与多种数据类型的变量由一个表或时间表工作。你可以找到所有失踪的值与一个调用不见了，无论其类型。

xTable =表（xDouble 'xDatetime'，xString 'xCategorical'）

xTable =5×4表VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 ____ ___________ _________ ___________的NaN的NaT <缺失> <未定义> 1 01-JAN-2014 “一” CAT1 2 01-FEB-2014 “b” 的CAT2 3 01-MAR-2014 “C” CAT3 4 01-APR-2014 “d” CAT4

TF = ISMISSING（xTable）

TF =5x4的逻辑阵列1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

缺失值可以表示用于处理或分析无用数据。采用fillmissing与其他值，或使用替代缺失值rmmissing完全取消缺失值。

弹力丰盈= fillmissing（xStandard，'不变'，0）

弹力丰盈=1×50 1 2 3 0

xRemove = rmmissing（xStandard）

xRemove =1×31 2 3

许多MATLAB函数，可以忽略缺失值，而不必明确定位，填充，或者先删除它们。例如，如果你计算含有矢量的总和为NaN值，其结果是为NaN。但是，您可以直接忽略为NaN通过使用S在总和'omitnan'与选项和功能。

sumNan =总和（xDouble）

sumNan = NaN的

sumOmitnan =总和（xDouble，'omitnan'）

sumOmitnan = 10