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rmmissing

누락된 요소 제거

구문

R = rmmissing(A)

R = rmmissing(A,dim)

R = rmmissing(___,Name,Value)

[R,TF] = rmmissing(___)

설명

R = rmmissing(A)는 배열 또는 테이블에서 누락된 요소를 제거합니다. A가 벡터인 경우 rmmissing은 누락된 데이터가 포함된 요소를 제거합니다. A가 행렬이나 테이블인 경우 rmmissing은 누락된 데이터가 포함된 행을 제거합니다. 누락값은 다음과 같이 A의 데이터형에 따라 정의됩니다.

• NaN — double형, single형, duration형, calendarDuration형

• NaT — datetime형

• <missing> — string형

• <undefined> — categorical형

• ' ' — char형

• {''} — 문자형 배열로 구성된 cell

R = rmmissing(A,dim)은 함수 연산이 수행될 A의 차원을 지정합니다. 기본적으로 rmmissing은 크기가 1이 아닌 첫 번째 차원을 따라 연산합니다.

R = rmmissing(___,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍 인수를 사용하여 누락된 요소를 제거하기 위한 추가 파라미터를 지정합니다. 예를 들어, rmmissing(A,'MinNumMissing',n)을 사용하여 최소 n개의 누락값이 포함된 A의 행을 제거할 수 있습니다.

[R,TF] = rmmissing(___)은 제거된 A의 행 또는 열에 해당하는 논리형 벡터도 반환합니다.

예제

NaN 값이 포함된 벡터

NaN 값을 갖는 벡터를 생성한 다음 각 NaN을 제거합니다.

A = [1 3 NaN 6 NaN];
R = rmmissing(A)

R = 1×3

     1     3     6

여러 데이터형이 포함된 테이블

여러 데이터형이 포함된 테이블에서 불완전한 행을 제거합니다.

먼저, categorical, double, char 데이터형의 변수로 구성된 테이블을 만듭니다.

A = table(categorical({'';'F';'M'}),[45;32;NaN],{'';'CA';'MA'},[6051;7234;NaN],...
    'VariableNames',{'Gender' 'Age' 'State' 'ID'})

A=3×4 table
      Gender       Age      State        ID 
    ___________    ___    __________    ____

    <undefined>     45    {0x0 char}    6051
    F               32    {'CA'    }    7234
    M              NaN    {'MA'    }     NaN

누락된 데이터가 포함된 테이블의 행을 모두 제거합니다.

R = rmmissing(A)

R=1×4 table
    Gender    Age    State      ID 
    ______    ___    ______    ____

      F       32     {'CA'}    7234

Age 또는 ID 테이블 변수에 누락값이 있는 행만 제거합니다.

R = rmmissing(A,'DataVariables',{'Age','ID'})

R=2×4 table
      Gender       Age      State        ID 
    ___________    ___    __________    ____

    <undefined>    45     {0x0 char}    6051
    F              32     {'CA'    }    7234

또는 isnumeric 함수를 사용하여 연산을 수행할 숫자형 변수를 식별할 수도 있습니다.

R = rmmissing(A,'DataVariables',@isnumeric)

R=2×4 table
      Gender       Age      State        ID 
    ___________    ___    __________    ____

    <undefined>    45     {0x0 char}    6051
    F              32     {'CA'    }    7234

누락된 데이터가 있는 행렬

누락된 데이터가 있는 행렬을 생성한 다음 둘 이상의 누락값을 포함하는 열(두 번째 차원)을 모두 제거합니다. 새 행렬과 A의 어떤 열이 제거되었는지 표시하는 논리형 행 벡터를 반환합니다.

A = [NaN NaN 5 3 NaN 5 7 NaN 9 2;
     8 9 NaN 1 4 5 6 5 NaN 5;
     NaN 4 9 8 7 2 4 1 NaN 3]

A = 3×10

   NaN   NaN     5     3   NaN     5     7   NaN     9     2
     8     9   NaN     1     4     5     6     5   NaN     5
   NaN     4     9     8     7     2     4     1   NaN     3

[R,TF] = rmmissing(A,2,'MinNumMissing',2)

R = 3×8

   NaN     5     3   NaN     5     7   NaN     2
     9   NaN     1     4     5     6     5     5
     4     9     8     7     2     4     1     3

TF = 1x10 logical array

   1   0   0   0   0   0   0   0   1   0

입력 인수

A — 입력 데이터

벡터 | 행렬 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열 | 테이블 | 타임테이블

입력 데이터로, 벡터, 행렬, 테이블 또는 타임테이블로 지정됩니다. A가 timetable형인 경우 rmmissing(A)는 누락된 데이터가 포함된 A의 행을 제거하고, 이에 대응하는 시간 벡터의 요소도 제거합니다. 시간 벡터에 NaT 또는 NaN이 포함된 경우 rmmissing(A)는 시간 벡터에서 이를 제거하고, 이에 대응하는 A의 행도 제거합니다.

데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | string | cell | table | timetable | categorical | datetime | duration | calendarDuration

dim — 함수 연산이 수행될 차원

1 | 2

함수 연산이 수행될 차원으로, 1 또는 2로 지정됩니다. 기본적으로 rmmissing은 크기가 1이 아닌 첫 번째 차원을 따라 연산합니다.

2차원 입력 배열 A가 있다고 가정하겠습니다.

• dim=1인 경우 rmmissing은 A의 행을 제거합니다.

  

• dim=2인 경우 rmmissing은 A의 열을 제거합니다.

  

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.

예: rmmissing(A,'DataVariables',{'Temperature','Altitude'})는 Temperature 또는 Altitude 변수에 누락된 데이터가 포함된 A의 행을 제거합니다.

MinNumMissing — 최소 누락 요소 개수

음이 아닌 스칼라

행 또는 열을 제거하기 위해 요구되는 최소 개수의 누락 요소로, 'MinNumMissing'과 함께 음이 아닌 스칼라(기본적으로 1)가 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

예: 'MinNumMissing',6

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

DataVariables — 연산을 수행할 테이블 변수

스칼라 | 벡터 | 셀형 배열 | 함수 핸들 | 테이블 vartype 첨자

연산을 수행할 테이블 변수로, 'DataVariables'와 함께 다음 표에 있는 옵션 중 하나가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 'DataVariables' 값은 입력 테이블에서 누락값이 있는지 조사할 변수를 나타냅니다. 테이블에서 'DataVariables'로 지정되지 않은 다른 변수는 누락값이 있는지 조사되지 않은 채 출력값으로 전달됩니다. A의 행에 대해 연산할 때, rmmissing은 지정된 변수에 해당하는 열에 누락된 데이터를 갖는 행을 모두 제거합니다. A의 열에 대해 연산할 때, rmmissing은 테이블에서 지정된 변수를 제거합니다.

옵션	설명	예제
변수 이름	단일 테이블 변수 이름을 지정하는 문자형 벡터 또는 string형 스칼라	'Var1' "Var1"
변수 이름으로 구성된 벡터	각 요소가 테이블 변수 이름인, 문자형 벡터 또는 string형 배열로 구성된 셀형 배열	{'Var1' 'Var2'} ["Var1" "Var2"]
스칼라 또는 변수 인덱스로 구성된 벡터	스칼라 또는 테이블 변수 인덱스로 구성된 벡터	1 [1 3 5]
논리형 벡터	각각의 요소가 테이블 변수에 해당하는 논리형 벡터. 여기서 true는 해당하는 변수를 포함하고 false는 해당하는 변수를 제외합니다.	[true false true]
함수 핸들	테이블 변수를 입력값으로 받고 논리형 스칼라를 반환하는 함수 핸들	@isnumeric
vartype 첨자	vartype 함수로 생성된 테이블 첨자	vartype('numeric')

예: rmmissing(T,'DataVariables',["Var1" "Var2" "Var4"])

출력 인수

R — 누락된 요소가 제거된 데이터

벡터 | 행렬 | 테이블 | 타임테이블

누락된 요소가 제거된 데이터로, 벡터, 행렬, 테이블 또는 타임테이블로 반환됩니다. R의 크기는 제거된 행 또는 열의 개수에 따라 달라집니다.

데이터형: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | string | cell | table | timetable | categorical | datetime | duration | calendarDuration

TF — 제거된 요소 표시기

벡터

제거된 요소 표시기로, 논리형 벡터로 반환됩니다. 값 1(true)은 제거된 R의 행 또는 열에 해당합니다. 값 0(false)은 변경되지 않은 행과 열에 해당합니다. TF의 방향과 크기는 A 및 연산 차원에 따라 다릅니다.

데이터형: logical

확장 기능

tall형 배열

메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 'DataVariables' 이름-값 쌍에는 함수 핸들을 지정할 수 없습니다.

• rmmissing(A,2)는 tall형 테이블에 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• table형 입력값의 경우 dim은 1이어야 합니다.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

이 함수는 분산 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

참고 항목

ismissing | standardizeMissing | fillmissing | isnan | isnat | 누락된 데이터 정리

도움말 항목

• 라이브 편집기 작업을 사용하여 정리되지 않은 데이터 정리 및 극값 찾기
• MATLAB에서 누락된 데이터

R2016b에 개발됨

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