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fillmissing
누락된 값 채우기
구문
설명
F = fillmissing(A,'constant',v)v로 채웁니다. A가 행렬이거나 다차원 배열인 경우 v는 스칼라 또는 벡터일 수 있습니다. v가 벡터이면 각 요소는 A의 대응하는 열의 채우기 값을 지정합니다. A가 테이블 또는 타임테이블인 경우 v는 셀형 배열일 수 있습니다.
누락된 값은 다음과 같이 A의 데이터형에 따라 정의됩니다.
NaN—double형,single형,duration형,calendarDuration형NaT—datetime형<missing>—string형<undefined>—categorical형' '—char형{''}— 문자형 배열로 구성된cell
A가 테이블이면 각 열의 데이터형에 따라 해당 열의 누락된 값이 정의됩니다.
F = fillmissing(___,Name,Value)t가 시간 값의 벡터인 경우 fillmissing(A,'linear','SamplePoints',t)는 t에 상대적인 A의 데이터를 보간합니다.
예제
NaN 값이 포함된 벡터
NaN 값이 포함된 벡터를 만든 다음 각각의 NaN을 누락되지 않은 이전 값으로 바꿉니다.
A = [1 3 NaN 4 NaN NaN 5];
F = fillmissing(A,'previous')F = 1×7
1 3 3 4 4 4 5
누락된 데이터 보간하기
균일하지 않게 샘플링된 데이터의 NaN 값을 보간을 사용하여 바꿉니다.
균일하지 않은 샘플 점으로 구성된 벡터를 정의하고 이들 점에 대해 사인 함수를 실행합니다.
x = [-4*pi:0.1:0, 0.1:0.2:4*pi]; A = sin(x);
A에 NaN 값을 넣습니다.
A(A < 0.75 & A > 0.5) = NaN;
선형 보간을 사용하여 누락된 데이터를 채운 다음, 채워진 벡터 F와 논리형 벡터 TF를 반환합니다. TF의 요소에서 값 1(true)의 위치는 F에서 채워진 요소의 위치에 해당합니다.
[F,TF] = fillmissing(A,'linear','SamplePoints',x);
원래 데이터와 채워진 데이터를 플로팅합니다.
plot(x,A,'.', x(TF),F(TF),'o') xlabel('x'); ylabel('sin(x)') legend('Original Data','Filled Missing Data')
NaN을 이동 중앙값으로 바꾸기
이동 중앙값을 사용하여 누락된 숫자형 데이터를 채웁니다.
샘플 점 x의 벡터와 누락된 값이 들어 있는 데이터의 벡터 A를 만듭니다.
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;
윈도우 길이가 10인 이동 중앙값을 사용하여 A의 NaN 값을 바꾸고 원래 데이터와 채워진 데이터를 둘 다 플로팅합니다.
F = fillmissing(A,'movmedian',10); plot(x,F,'r.-',x,A,'b.-') legend('Filled Missing Data','Original Data')
끝점 값이 누락된 행렬
누락된 요소가 있는 행렬을 만든 다음, 선형 보간을 사용하여 한 번에 한 행씩 열(2번째 차원) 전체를 채웁니다. 각 행에서, 선행 누락된 값과 후행 누락된 값을 해당 행에서 누락되지 않은 가장 가까운 값으로 채웁니다.
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
여러 데이터형이 포함된 테이블
서로 다른 데이터형을 갖는 테이블 변수의 누락된 값을 채웁니다.
categorical, double, char 데이터형의 변수로 구성된 테이블을 만듭니다.
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
모든 누락된 요소를 이전 요소의 값으로 바꿉니다. Rain 변수에는 이전 요소가 없으므로, 누락된 문자형 벡터가 바뀌지 않습니다.
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
A의 Temperature 변수와 Humidity 변수의 NaN 값을 0으로 바꿉니다.
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
또는 isnumeric 함수를 사용하여 동작을 수행할 숫자형 변수를 식별할 수도 있습니다.
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
입력 인수
A — 입력 데이터
벡터 | 행렬 | 다차원 배열 | 테이블 | 타임테이블
입력 데이터로, 벡터, 행렬, 다차원 배열, table형 또는 timetable형으로 지정됩니다.
A가 timetable형이면 테이블 값만 채워집니다. 행 시간값으로 구성된 관련 벡터에 NaT 값이나 NaN 값이 포함되어 있으면 fillmissing은 오류를 생성합니다. 행 시간값은 고유해야 하며 오름차순으로 나열되어야 합니다.
데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | string | cell | table | timetable | categorical | datetime | duration | calendarDuration
v — 채우기 상수
스칼라 | 벡터 | 셀형 배열
채우기 상수로, 스칼라, 벡터 또는 셀형 배열로 지정됩니다. A가 행렬이거나 다차원 배열인 경우 v는 벡터일 수 있습니다. A가 테이블 또는 타임테이블인 경우 v는 셀형 배열일 수 있습니다.
데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | cell | categorical | datetime | duration
method — 채우기 방법
'previous' | 'next' | 'nearest' | 'linear' | 'spline' | 'pchip' | 'makima'
채우기 방법으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.
| 방법 | 설명 |
|---|---|
'previous' | 누락되지 않은 이전 값 |
'next' | 누락되지 않은 다음 값 |
'nearest' | 누락되지 않은 가장 가까운 값 |
'linear' | 누락되지 않은 인접 값들의 선형 보간(숫자, duration, datetime 데이터형에만 해당) |
'spline' | 조각별 3차 스플라인 보간(숫자, duration, datetime 데이터형에만 해당) |
'pchip' | 형태 보존 조각별 3차 스플라인 보간(숫자, duration, datetime 데이터형에만 해당) |
'makima' | 아키마 3차 에르미트 다항식 변형 보간(숫자형, duration 및 datetime 데이터형에만 해당) |
movmethod — 이동 방법
'movmean' | 'movmedian'
누락된 데이터를 채울 이동 방법으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.
| 방법 | 설명 |
|---|---|
'movmean' | 길이가 window인 윈도우에 걸친 이동평균(숫자 데이터형의 경우에만 해당) |
'movmedian' | 길이가 window인 윈도우에 걸친 이동 중앙값(숫자 데이터형의 경우에만 해당) |
window — 윈도우 길이
양의 정수 스칼라 | 양의 정수로 구성된 요소를 2개 가진 벡터 | 양의 duration형 스칼라 | 양의 duration형으로 구성된 요소를 2개 가진 벡터
윈도우 길이로, 양의 정수 스칼라, 양의 정수로 구성된 요소를 2개 가진 벡터, 양의 duration형 스칼라 또는 양의 duration형으로 구성된 요소를 2개 가진 벡터로 지정됩니다.
window가 양의 정수 스칼라인 경우 윈도우는 현재 요소의 인근 지점에 중심을 두며, window-1개의 인접 요소를 가집니다. window가 짝수이면 윈도우의 중심은 현재 요소 및 이전 요소가 됩니다. window가 양의 정수로 구성된 요소를 2개 가진 벡터 [b f]인 경우 윈도우에는 현재 요소, 현재 요소의 역방향으로 b개 요소, 그리고 현재 요소의 정방향으로 f개 요소가 들어 있습니다.
A가 timetable형이거나 'SamplePoints'가 datetime형 또는 duration형 벡터로 지정된 경우 window는 duration형이어야 하며, 윈도우는 샘플 점을 기준으로 하여 계산됩니다.
데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | duration
dim — 함수 동작이 수행될 차원
양의 정수 스칼라
함수 동작이 수행될 차원으로, 양의 정수 스칼라로 지정됩니다. 값이 지정되지 않은 경우 디폴트 값은 크기가 1이 아닌 첫 번째 배열 차원이 됩니다.
A가 table형 또는 timetable형이면 dim이 지원되지 않습니다. fillmissing은 각 테이블 변수나 타임테이블 변수를 따라 동작합니다.
2차원 입력 배열 A가 있다고 가정하겠습니다.
dim=1이면fillmissing은A를 열 방향으로 채웁니다.
dim=2이면fillmissing은A를 행 방향으로 채웁니다.
데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
이름-값 쌍의 인수
선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. Name은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1,...,NameN,ValueN과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.
fillmissing(A,'DataVariables',{'Temperature','Altitude'})는 입력 테이블의 Temperature 변수와 Altitude 변수에 해당하는 열만 채웁니다.출력 인수
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참고 항목
filloutliers | ismissing | isnan | missing | rmmissing | standardizeMissing | 누락된 데이터 정리
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