fillmissing
填补缺失值
语法
描述
F= fillmissing (一个“常数”,v）v．如果一个那么是矩阵还是多维数组呢v可以是标量，也可以是向量。如果v是一个向量，那么每个元素在对应的列中指定填充值一个．如果一个那么，是表格还是时间表v也可以是单元格数组，其元素包含每个表变量的填充值。
的数据类型定义缺失值一个：
南- - - - - -双，单，持续时间,calendarDurationNaT- - - - - -datetime< >失踪- - - - - -字符串<定义>- - - - - -分类{"}- - - - - -细胞特征向量
如果一个是一个表，则每列的数据类型定义该列缺少的值。
例子
向量和南值
创建一个包含南值，并替换每个值南使用前面的非缺失值。
A = [1 3 NaN 4 NaN NaN 5];F = fillmissing (,“以前”）
F =1×71 3 3 4 4 4 4 5
矩阵南值
创建一个2 × 2矩阵南值。填满南与One hundred.在第一列和1000在第二列。
A = [1 NaN;南2]
一个=2×21楠楠2
F = fillmissing (,“不变”1000年[100])
F =2×21 1000 100 2
插入缺失的数据
使用插值替换南非均匀采样数据中的值。
定义一个非均匀采样点的向量，并计算在这些点上的正弦函数。
X = [-4*pi:0.1:0, 0.1:0.2:4*pi];一个= sin (x);
注入南值到一个．
A(A < 0.75 & A > 0.5) = NaN;
使用线性插值填充缺失的数据，并返回填充的向量F逻辑向量特遣部队．值1 (真正的)在特遣部队对应的值F吃饱了。
(F, TF) = fillmissing (,“线性”，“SamplePoints”, x);
绘制原始数据和填充数据。
散射(x)在散射(x (TF), F (TF))传说(“原始数据”，填充数据的）
使用移动中位数法
使用移动中位数填充缺失的数值数据。
创建一个样本点的向量x一个数据向量一个包含缺失值的。
x = linspace (0, 10200);A = sin(x) + 0.5*(rand(size(x))-0.5);A([1:10 randi([1长度(x)]，1,50)]) = NaN;
取代南值一个使用窗口长度为10的移动中位数，并绘制原始数据和填充数据。
F = fillmissing (,“movmedian”10);情节(x, F,“。”)举行在情节(x,,“。”)传说(“原始数据”，填充数据的）
使用自定义填充方法
定义一个要填充的自定义函数南具有前一个非缺失值的值。
定义一个样本点的向量t和对应数据的向量一个包含南值。图数据。
t = 10:10:100;A = [0.1 0.2 0.3 NaN NaN 0.6 0.7 NaN 0.9 1];散射(t)
使用local函数forwardfill(在示例末尾定义)，以用前面的非缺失值填充缺失的空白。函数句柄的输入包括:
xs-用于填充的数据值ts-用于填充的值相对于样本点的位置tq操作-缺失值相对于样本点的位置n-空白中需要填充的值的数量
n = 2;Gapwindow = [10 0];[F,TF] = fillmissing(A，@(xs,ts,tq) forwardfill(xs,ts,tq,n)，gapwindow，“SamplePoints”t);
间隙窗口值(10 0)告诉fillmissing考虑在缺失间隙之前有一个数据点，在缺失间隙之后没有数据点，因为之前的非缺失值位于间隙之前10个单位。函数句柄的输入值由fillmissing对于第一个差距是:
x = 0.3ts = 30Tq = [40 50]
第二个间隙的函数句柄输入值是:
x = 0.7ts = 70tq = 80
绘制原始数据和填充数据。
散射(t)在散射(t (TF), F (TF))
函数ts, y = forwardfill (xs tq, n)使用之前的非缺失值填充缺失空白中的n个值y =南(1,元素个数(tq));y (1: min(元素个数(tq), n)) = x;结束
缺少端点的矩阵
创建一个包含缺失条目的矩阵，并使用线性插值每次填充列(二次元)一行。对于每一行，用该行中最接近的非缺失值填充前尾缺失值。
A =[南南5 3南5 7南9南;8 9南1 4 5南5南5;NaN 4 9 8 7 2 4 1 1 NaN]
一个=3×10南南5 3南5 7南9南8 9南1 4 5南5南5南5南4 9 8 7 2 4 1 1南
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 5 5 5 4 4 9 8 7 2 4 1 1 1 1
具有多种数据类型的表
填充具有不同数据类型的表变量的缺失值。
创建一个包含以下变量的表分类，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
用前一个条目的值替换所有缺失的条目。中没有之前的元素雨变量，则不替换缺失的字符向量。
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
取代南值温度而且湿度变量一个用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函数标识要操作的数值变量。
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
现在填充缺失的值一个为每个表变量指定一个常量，这些变量包含在单元格数组中。
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
创建一个时间矢量t以秒和一个对应的数据向量一个包含南值。
T = seconds([2 4 8 17 98 134 256 311 1001]);A =[1 3 23南南南100南233];
只填写缺失的值一个对应的最大间隙大小为250秒。因为秒差大于250秒，所以南值未填充。
F = fillmissing (,“线性”，“SamplePoints”t“MaxGap”秒(250))
F =1×91.000 3.0000 23.0000 25.7944 50.9435 62.1210 100.0000 NaN 233.0000
输入参数
一个- - - - - -输入数据
向量|矩阵|多维数组|字符向量的单元格数组|表格|时间表
输入数据，指定为向量、矩阵、多维数组、字符向量的单元格数组、表格或时间表。
如果
一个是时间表，则只填充表值。如果行时间的相关向量包含aNaT或南值,然后fillmissing产生一个错误。行时间必须是唯一的，并按升序列出。如果
一个那么，单元格数组是单元格数组还是单元格数组变量表fillmissing当单元格数组包含字符向量时，仅填充缺失的元素。
v- - - - - -填补常数
标量|向量|单元阵列
填充常数，指定为标量、向量或单元格数组。
如果
一个那么是矩阵还是多维数组呢v可以是一个矢量，指示每个操作维度的不同填充值。的长度v必须与操作尺寸的长度相匹配。如果
一个那么，是表格还是时间表v可以是填充值的单元格数组，指示每个变量的不同填充值。单元格数组中的元素数量必须与表中的变量数量匹配。
方法- - - - - -填补方法
“以前”|“下一个”|“最近的”|“线性”|样条的|“pchip”|“makima”
填充方法，指定为以下值之一:
| 方法 | 描述 |
|---|---|
“以前” |
以前的常数的值 |
“下一个” |
下一个常数的值 |
“最近的” |
常数的值 |
“线性” |
相邻的，非缺失值的线性插值(数值，持续时间,datetime数据类型) |
样条的 |
分段三次样条插值(数值，持续时间,datetime数据类型) |
“pchip” |
保持形状的分段三次样条插值(数值，持续时间,datetime数据类型) |
“makima” |
修正的Akima立方Hermite插值(数值，持续时间,datetime数据类型) |
movmethod- - - - - -移动的方法
“movmean”|“movmedian”
移动方法来填充缺失的数据，指定为以下值之一:
| 方法 | 描述 |
|---|---|
“movmean” |
窗口长度的移动平均线窗口(仅限数字数据类型) |
“movmedian” |
在窗口长度上移动中值窗口(仅限数字数据类型) |
窗口- - - - - -窗口长度
正整数标量|正整数的二元向量|积极的标量时间|正持续时间的二元向量
用于移动方法的窗口长度，指定为正整数标量、正整数的两个元素向量、正持续时间标量或正持续时间的两个元素向量。窗口是相对于样本点定义的。
如果窗口是正整数标量，则窗口以当前元素为中心并包含窗口1相邻的元素。如果窗口为偶数，则窗口以当前和以前的元素为中心。
如果窗口是正整数的二元向量吗f [b]，则窗口包含当前元素，b元素向后,f元素。
如果一个是时间表还是SamplePoints指定为datetime或持续时间向量，则窗口必须为类型持续时间．
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，指定为函数句柄。有效的函数句柄必须包含以下三个输入参数:
| 输入参数 | 描述 |
|---|---|
xs |
包含用于填充的数据值的向量。的长度xs必须与指定窗口的长度相匹配。 |
ts |
包含用于填充的值的位置的向量。的长度ts必须与指定窗口的长度相匹配。ts是样本点向量的子集。 |
tq操作 |
包含缺失值位置的向量。tq操作是样本点向量的子集。 |
函数必须返回一个标量或一个长度与tq操作．
gapwindow- - - - - -空白窗口长度
正整数标量|正整数的二元向量|积极的标量时间|正持续时间的二元向量
自定义填充函数的间隙窗口长度，指定为正整数标量、正整数的两个元素向量、正持续时间标量或正持续时间的两个元素向量。间隙窗口是相对于样本点定义的。
当指定函数句柄时fillfun对于填充方法，的值gapwindow表示包含输入数据中缺失值的每个空白的固定窗口长度。然后计算填充值fillfun使用该窗口中的值。例如，对于默认采样点t = 1:10和数据A =[10 20南南50 60 70南90 100]，窗口长度gapwindow = 3指定第一个间隙窗口为[20南南50]那fillfun操作以计算填充值。第二个缺口就是fillfun操作是(90年70年南)．
当一个是时间表还是SamplePoints指定为datetime或持续时间向量,gapwindow必须符合类型持续时间．
昏暗的- - - - - -操作维度
正整数标量
操作尺寸，指定为正整数标量。如果没有指定值，则默认为大小不等于1的第一个数组维度。
考虑一个米——- - - - - -n输入矩阵,一个：
fillmissing(方法1)的每列数据填充缺失值一个并返回一个米——- - - - - -n矩阵。
fillmissing(方法2)的每一行数据填充缺失的值一个并返回一个米——- - - - - -n矩阵。
对于表或时间表输入数据，昏暗的不支持，操作将分别沿着每个表或时间表变量进行。
名称-值参数
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序并不重要。
在R2021a之前，名称和值之间用逗号隔开，并括起来的名字在报价。
例子:fillmissing (T)方法,“SamplePoints”、“Var1”)
输出参数
提示
对于非字符向量的结构数组或单元格数组的输入数据，
fillmissing不填充任何条目。若要填充结构数组中缺失的项，请应用fillmissing的结构中的每个字段structfun函数。若要填充非字符向量的单元格数组中的缺失项，请应用fillmissing单元格数组中的每个单元格cellfun函数。
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