7、MATLAB数据类型、运算符与表达式全解析

MATLAB数据类型、运算符与表达式全解析

1. 缺失数据处理

在实际的数据分析中，缺失或无效数据是常见的情况。MATLAB 提供了多种处理缺失数据的技术，如识别、过滤和插补缺失值。

1.1 识别和移除缺失数据示例

data = [1 2 NaN; 4 5 6; 7 NaN 9];
missing_indices = isnan(data); % 查找缺失值
clean_data = rmmissing(data); % 移除缺失值

1.2 缺失数据处理函数

类别	函数	描述
缺失数据识别	isnan	检查 NaN（非数字）值
	isfinite	检查有限（非 Inf 和非 NaN）值
	ismissing	检查表和时间表中的缺失值
缺失数据插补	fillmissing	用指定值或方法替换缺失值