Заполните отсутствующие значения
F = fillmissing(A,'constant',v)v. Если A матричный или многомерный массив, затем v может быть или скаляр или вектор. Когда v вектор, каждый элемент задает значение заливки в соответствующем столбце A. Если A таблица или расписание, затем v может также быть массив ячеек, элементы которого содержат значения заливки для каждой табличной переменной.
Отсутствующие значения заданы согласно типу данных A:
NaN 'double'единственныйдлительность, и calendarDuration
NaT datetime
<missing> Строка
<undefined> категориальный
' ' 'char'
{''} ячейка из символьных массивов
Если A таблица, затем тип данных каждого столбца задает отсутствующее значение для того столбца.
F = fillmissing(A,fillfun,gapwindow)fillfun и фиксированное окно, окружающее каждый разрыв, из которого вычисляются значения заливки. fillfun должен иметь входные параметры xs, ts, и tq, которые являются векторами, содержащими выборочные данные xs из длины gapwindow, местоположения выборочных данных ts из длины gapwindow, и недостающие местоположения данных tq. Местоположения в ts и tq подмножество вектора точек выборки.
F = fillmissing(___,Name,Value)t вектор из временных стоимостей, затем fillmissing(A,'linear','SamplePoints',t) интерполирует данные в A относительно времен в t.
Вектор с NaN ЗначенияСоздайте вектор, который содержит NaN значения и замена каждый NaN с предыдущим неотсутствующим значением.
A = [1 3 NaN 4 NaN NaN 5];
F = fillmissing(A,'previous')F = 1×7
1 3 3 4 4 4 5
NaN ЗначенияСоздайте матрицу 2 на 2 с NaN значение в каждом столбце. Заполните NaN с 100 в первом столбце и 1000 во втором столбце.
A = [1 NaN; NaN 2]
A = 2×2
1 NaN
NaN 2
F = fillmissing(A,'constant',[100 1000])F = 2×2
1 1000
100 2
Используйте интерполяцию, чтобы заменить NaN значения в неоднородно выборочных данных.
Задайте вектор неоднородных точек выборки и оцените синусоидальную функцию по точкам.
x = [-4*pi:0.1:0, 0.1:0.2:4*pi]; A = sin(x);
Введите NaN значения в A.
A(A < 0.75 & A > 0.5) = NaN;
Заполните недостающие данные с помощью линейной интерполяции и возвратите заполненный векторный F и логический векторный TF. Значение 1 (true) в записях TF соответствует значениям F это было заполнено.
[F,TF] = fillmissing(A,'linear','SamplePoints',x);
Отобразите на графике исходные данные и заполненные данные.
plot(x,A,'.', x(TF),F(TF),'o') xlabel('x'); ylabel('sin(x)') legend('Original Data','Filled Missing Data')
NaN с движущейся медианойИспользуйте движущуюся медиану, чтобы заполнить недостающие числовые данные.
Создайте вектор точек выборки x и вектор из данных A это содержит отсутствующие значения.
x = linspace(0,10,200); A = sin(x) + 0.5*(rand(size(x))-0.5); A([1:10 randi([1 length(x)],1,50)]) = NaN;
Замените NaN значения в A использование движущейся медианы с окном длины 10, и график и исходные данные и заполненные данные.
F = fillmissing(A,'movmedian',10); plot(x,F,'r.-',x,A,'b.-') legend('Filled Missing Data','Original Data')
Задайте пользовательскую функцию, чтобы заполнить NaN значения с предыдущим ненедостающим значением.
Задайте вектор точек выборки t и вектор из соответствующих данных A содержа NaN значения. Отобразите данные на графике.
t = 10:10:100;
A = [0.1 0.2 0.3 NaN NaN 0.6 0.7 NaN 0.9 1];
plot(t,A,'o')
Используйте локальную функцию forwardfill (заданный в конце примера), чтобы заполнить недостающие разрывы предыдущим ненедостающим значением. Входные параметры указателя на функцию включают:
xs — значения данных используются для заполнения
ts — местоположения значений используются для заполнения относительно точек выборки
tq — местоположения отсутствующих значений относительно точек выборки
n — количество значений в разрыве, чтобы заполнить
n = 2;
gapwindow = [10 0];
[F,TF] = fillmissing(A,@(xs,ts,tq) forwardfill(xs,ts,tq,n),gapwindow,'SamplePoints',t);Значение окна разрыва [10 0] говорит fillmissing чтобы рассмотреть одну точку данных перед недостающим разрывом и никакими точками данных после разрыва, начиная с, предыдущее ненедостающее значение расположено 10 модулей до разрыва. Входные значения указателя на функцию определяются fillmissing поскольку первый разрыв:
xs = 0.3
ts = 30
tq = [40 50]
Входные значения указателя на функцию для второго разрыва:
xs = 0.7
ts = 70
tq = 80
Отобразите на графике исходные данные и заполненные данные.
plot(t,A,'o',t(TF),F(TF),'ro')
function y = forwardfill(xs,ts,tq,n) % Fill n values in the missing gap using the previous nonmissing value y = NaN(1,numel(tq)); y(1:min(numel(tq),n)) = xs; end
Создайте матрицу с недостающими записями и заливкой через столбцы (второе измерение) одна строка во время с помощью линейной интерполяции. Для каждой строки заполните начальные и конечные отсутствующие значения самым близким неотсутствующим значением в той строке.
A = [NaN NaN 5 3 NaN 5 7 NaN 9 NaN;
8 9 NaN 1 4 5 NaN 5 NaN 5;
NaN 4 9 8 7 2 4 1 1 NaN]A = 3×10
NaN NaN 5 3 NaN 5 7 NaN 9 NaN
8 9 NaN 1 4 5 NaN 5 NaN 5
NaN 4 9 8 7 2 4 1 1 NaN
F = fillmissing(A,'linear',2,'EndValues','nearest')
F = 3×10
5 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
Заполните отсутствующие значения для табличных переменных с различными типами данных.
Составьте таблицу, переменные которой включают categorical'double', и char типы данных.
A = table(categorical({'Sunny';'Cloudy';''}),[66;NaN;54],{'';'N';'Y'},[37;39;NaN],...
'VariableNames',{'Description' 'Temperature' 'Rain' 'Humidity'})A=3×4 table
Description Temperature Rain Humidity
___________ ___________ __________ ________
Sunny 66 {0x0 char} 37
Cloudy NaN {'N' } 39
<undefined> 54 {'Y' } NaN
Замените все недостающие записи на значение от предыдущей записи. С тех пор в Rain нет никакого предыдущего элемента переменная, вектор отсутствующего символа не заменяется.
F = fillmissing(A,'previous')F=3×4 table
Description Temperature Rain Humidity
___________ ___________ __________ ________
Sunny 66 {0x0 char} 37
Cloudy 66 {'N' } 39
Cloudy 54 {'Y' } 39
Замените NaN значения от Temperature и Humidity переменные в A с 0.
F = fillmissing(A,'constant',0,'DataVariables',{'Temperature','Humidity'})
F=3×4 table
Description Temperature Rain Humidity
___________ ___________ __________ ________
Sunny 66 {0x0 char} 37
Cloudy 0 {'N' } 39
<undefined> 54 {'Y' } 0
В качестве альтернативы используйте isnumeric функция, чтобы идентифицировать числовые переменные, чтобы работать с.
F = fillmissing(A,'constant',0,'DataVariables',@isnumeric)
F=3×4 table
Description Temperature Rain Humidity
___________ ___________ __________ ________
Sunny 66 {0x0 char} 37
Cloudy 0 {'N' } 39
<undefined> 54 {'Y' } 0
Теперь заполните отсутствующие значения в A с заданной константой для каждой табличной переменной, которые содержатся в массиве ячеек.
F = fillmissing(A,'constant',{categorical({'None'}),1000,'Unknown',1000})
F=3×4 table
Description Temperature Rain Humidity
___________ ___________ ___________ ________
Sunny 66 {'Unknown'} 37
Cloudy 1000 {'N' } 39
None 54 {'Y' } 1000
Создайте временной вектор t в секундах и соответствующем векторе из данных A это содержит NaN значения.
t = seconds([2 4 8 17 98 134 256 311 1001]); A = [1 3 23 NaN NaN NaN 100 NaN 233];
Заполните только отсутствующие значения в A это соответствует максимальному размеру разрыва 250 секунд. Поскольку второй разрыв больше, чем 250 секунд, NaN значение не заполнено.
F = fillmissing(A,'linear','SamplePoints',t,'MaxGap',seconds(250))
F = 1×9
1.0000 3.0000 23.0000 25.7944 50.9435 62.1210 100.0000 NaN 233.0000
A — Входные данныеВходные данные в виде вектора, матрицы, многомерного массива, таблицы или расписания.
Когда входной параметр является массивом ячеек, это должен быть массив ячеек из символьных векторов. Если A расписание, затем только табличные значения заполнены. Если связанный вектор времен строки содержит NaT или NaN значение, затем fillmissing производит ошибку. Времена строки должны быть уникальными и перечислены в порядке возрастания.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | string | cell | table | timetable | categorical | datetime | duration | calendarDuration
v — Постоянная заливкаЗаливка, постоянная в виде скаляра, вектора или массива ячеек.
v может быть вектор когда A матричный или многомерный массив, указывая на различное значение заливки для каждой операционной размерности. Длина v должен совпадать с длиной операционной размерности.
v может быть массив ячеек значений заливки когда A таблица или расписание, указывая на различное значение заливки для каждой переменной. Число элементов в массиве ячеек должно совпадать с количеством переменных в таблице.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | cell | categorical | datetime | duration
method fillmethod 'previous' | 'next' | 'nearest' | 'linear' | 'spline' | 'pchip' | 'makima'Метод заполнения в виде одного из следующего:
| Метод | Описание |
|---|---|
'previous' | предыдущее неотсутствующее значение |
'next' | следующее неотсутствующее значение |
'nearest' | самое близкое неотсутствующее значение |
'linear' | линейная интерполяция соседних, неотсутствующих значений (числовой, duration, и datetime только типы данных) |
'spline' | кусочная интерполяция кубическим сплайном (числовой, duration, и datetime только типы данных) |
'pchip' | сохраняющая форму кусочная интерполяция кубическим сплайном (числовой, duration, и datetime только типы данных) |
'makima' | модифицированный Акима кубическая интерполяция Эрмита (числовой, duration, и datetime только типы данных) |
movmethod — Движущийся метод'movmean' | 'movmedian'Движущийся метод, чтобы заполнить недостающие данные в виде одного из следующего:
| Метод | Описание |
|---|---|
'movmean' | Скользящее среднее значение по окну длины window (только типы числовых данных) |
'movmedian' | Движущаяся медиана по окну длины window (только типы числовых данных) |
fillfun — Пользовательский метод заполненияПример: @(xs,ts,tq) myfun(xs,ts,tq)
Пользовательский метод заполнения в виде указателя на функцию. Допустимые указатели на функцию должны включать следующие три входных параметра:
| Входной параметр | Описание |
|---|---|
xs | Вектор, содержащий значения данных, используется для заполнения. Длина xs должен совпадать с длиной заданного окна. |
ts | Вектор, содержащий местоположения значений, используется для заполнения. Длина ts должен совпадать с длиной заданного окна. ts подмножество вектора точек выборки. |
tq | Вектор, содержащий местоположения отсутствующих значений. tq подмножество вектора точек выборки. |
Функция должна возвратить или скаляр или вектор с той же длиной как tq.
window — Длина окнаДлина окна для движущихся методов в виде положительного целочисленного скаляра, двухэлементного вектора из положительных целых чисел, положительного скаляра длительности или двухэлементного вектора из положительной длительности. Окно задано относительно точек выборки.
Когда window положительный целочисленный скаляр, затем окно сосредоточено о текущем элементе и содержит window-1 граничение с элементами. Если window является четным, затем окно сосредоточено о текущих и предыдущих элементах. Если window двухэлементный вектор из положительных целых чисел [b f], затем окно содержит текущий элемент, b элементы назад и f элементы вперед.
Когда A расписание или 'SamplePoints' задан как datetime или duration вектор, window должен иметь тип duration.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration
gapwindow — Разорвите длину окнаРазорвите длину окна для пользовательских функций заливки в виде положительного целочисленного скаляра, двухэлементного вектора из положительных целых чисел, положительного скаляра длительности или двухэлементного вектора из положительной длительности. Окно разрыва задано относительно точек выборки.
При определении указателя на функцию fillfun для метода заполнения, значения gapwindow представляет фиксированную длину окна, которая окружает каждый разрыв отсутствующих значений во входных данных. Значение заливки затем вычисляется fillfun использование значений в том окне. Например, для точек выборки по умолчанию t = 1:10 и данные A = [10 20 NaN NaN 50 60 70 NaN 90 100], длина окна gapwindow = 3 задает первое окно как [20 NaN NaN 50] для которого fillfun работает с вычислить значение заливки. Второе окно разрыва, для который fillfun работает с, [70 NaN 90].
Когда A расписание или 'SamplePoints' задан как datetime или duration вектор, window должен иметь тип duration.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration
dim — Размерность, которая задает направление расчетаВеличина для работы, заданная как положительный целый скаляр. Если значение не задано, то по умолчанию это первый размер массива, не равный 1.
Когда A таблица или расписание, dim не поддерживается. fillmissing действует вдоль каждой переменной таблицы или расписания отдельно.
Рассмотрите двумерный входной массив, A.
Если dim=1, затем fillmissing заливки A столбец столбцом.
Если dim=2, затем fillmissing заливки A строка строкой.
Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
fillmissing(A,'DataVariables',{'Temperature','Altitude'}) заливки только столбцы, соответствующие Temperature и Altitude переменные входной таблицыОчистить недостающие данные | filloutliers | ismissing | isnan | missing | rmmissing | standardizeMissing