主要内容

清洁缺失的数据

在实时编辑器中查找、填充或删除缺失的数据

描述

清洁缺失的数据任务使您能够交互式地处理丢失的数据值,例如< >失踪.任务自动生成MATLAB®现场脚本的代码。

使用这个任务,你可以:

  • 查找、填充或删除工作区变量中缺失的数据。

  • 自定义填充数据的方法。

  • 自动可视化丢失的数据和清理的数据。

打开任务

添加清洁缺失的数据任务到现场脚本在MATLAB编辑器:

  • 住编辑器选项卡上,选择任务>清除缺失数据

  • 在脚本的代码块中,键入相关的关键字,例如失踪删除.选择清洁缺失的数据从建议的命令完成。

参数

该任务对类型为的数据进行操作持续时间calendarDurationdatetime分类字符串字符,细胞字符向量数组。数据可以包含在向量变量或表变量中。当为输入数据提供表或时间表时,请指定所有支持金宝app的变量清除所有支持类型的变量。金宝app选择所有数值型变量清除所有类型的变量.要选择要清理的特定支持的变量,请选择金宝app指定的变量然后分别选择变量。

使用以下选项之一指定填充缺失数据的方法。

方法 描述
线性插值 对邻近的非缺失值进行线性插值。
恒定值 常量值指定。
之前的值 以前的常数的值。
下一个值 下一个常数的值。
最近的价值 最近的常数的值。
样条插值 分段三次样条插值。
一种保形立方插值 保持形状的分段三次样条插值。
改进的Akima三次插值 修正Akima立方Hermite插值。
移动平均 移动指定窗口大小的中间值。
移动的意思 具有指定窗口大小的移动平均值。

当填充缺失数据的方法为时,请指定窗口类型和大小移动平均移动的意思

窗口 描述
为中心的 以当前点为中心的指定窗口长度
不对称 指定的窗口,包含当前点之前的元素数和当前点之后的元素数

窗口大小相对于变量的单位。

介绍了R2019b