本规范的制定完全归功于本杰明·克劳斯 (2013)。 我扩展了他的 Matlab Exchange 条目（ https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/41961-nanconv ）以允许 N 维。 下面是 Benjamin Kraus 对这段代码如何工作的解释。 我决定在这里转录它，因为他做得非常好！ NANCONVN 运行 CONVN 两次或三次。 第一次运行原始输入信号A和K，不同的是A中的所有NaN值都用零代替。 使用“相同”输入参数，因此输出与 A 的大小相同。第二次卷积在与 A 大小相同的矩阵之间完成，除了在 A 中存在 NaN 值的地方使用零，其他地方使用零。 第一个卷积的输出被第二个卷积的输出归一化。 这会纠正 A 中的缺失 (NaN) 值，但由于在卷积过程中假设为零填充，它具有纠正边缘效应的副作用。 当包

此函数用内插值或相邻值替换一维数组中的 NaN 值。 插值方案假设数据是均匀分布的。 此函数不进行外推。 句法x = repnan(x); x = repnan(x,method); 描述x = repnan(x) 返回 x 无 NaN。 x = repnan(x,method) 指定替换原始 x 的 NaN 的方法。 方法可以是 'linear'（默认）对 x 中的缺失值执行线性插值， 'nearest' 执行最近邻插值， 'spline' 使用 not-a-knot 结束条件执行样条插值， 'pchip' 是保形分段三次插值， 'cubic' 与 'pchip' 相同， 'v5cubic' 三次卷积通过 Matlab v5 算法'next' 用 x 中的下一个非 NaN 值替换 x 中的 NaN 值， 'previous' 用 x 中先前的非 NaN 值替换 x 中的 NaN

NANAUTOCORR和NANPARCORR计算包含NaNs的数据向量的nlag自相关系数和部分自相关系数。 使用 MATLAB 函数 CORR 并允许排除包括 NaN 在内的数据对。 非显着系数的置信边界是使用 Bartlett 公式给出的，假设是渐近正态性。 基于 MATLAB 函数 CORR。 任何反馈或建议，表示赞赏。

对 matlab 函数“interp1”的单行逻辑索引调用 填充纳米Kong，快速简便。 >> x = [1 2 NaN NaN 5 6]; >> naninterp(x) 答案 = 1 2 3 4 5 6 默认情况下三次插值，您应该知道如何更改:-) -------------------------------------------------- ------------------------ 函数 X = naninterp(X) % 对 NaN 进行插值X(isnan(X)) = interp1(find(~isnan(X)), X(~isnan(X)), find(isnan(X)), 'cubic'); 返回-------------------------------------------------- ------------------------

nantowhite - 将 2D 矩阵转换为 NaN 替换为白色的图像 用法： [im, clim] = nantowhite(cvals) [im, clim] = nantowhite(cvals, clim) [im, clim] = nantowhite(cvals, clim, cmap) nantowhite接收一个N x M值矩阵（“ cvals”），并输出一个N x M x 3 uint8图像，可以使用“ image”在屏幕上显示该图像。 对于输入矩阵中存在 NaN 值的情况，此函数会替换 'imagesc'。 它没有使用颜色图中的第一个值显示“NaN”值，而是使用白色显示它们。 您可以将原来的 'imagesc(cvals)' 替换为 'image(nantowhite(cvals))'。 创建此函数是因为当图像以矢量格式保存时，用于使“NaN”值透明的 alph

一个简单的两行函数，用于删除带有 NaN 的行。

收录在CSDN专辑《WiFi相关技术资料》 Neighbor Awareness Networking Technical Specification Version 1.0（2015/5/1-最新版本）

Python实现按某一列关键字分组，并计算各列的平均值，并用该值填充该分类该列的nan值。 DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式： fillna方式实现 1、按照industryName1列，筛选出业绩 2、筛选出相同行业的Series 3、计算平均值mean，采用fillna函数填充 4、append到新DataFrame中 5、循环遍历行业名称，完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.DataFrame() industrys = newfactordata1.industry

SEMS=NANSEM(X,[DIM]); 沿dim 指定的维度计算任何矩阵X 的均值的均值、标准差和标准误差。

该函数接受一个向量或矩阵，并使用 Thopson's Tau 方法检测向量/矩阵中的离群值，该方法基于每个记录与整个向量/矩阵的平均值的绝对偏差，并用 NaN 填充离群值返回的输出。 输入向量 (m) 或矩阵 (m*n) 中的记录数与输入向量/矩阵的标准偏差 (std) 相对应的 Thompson Tau 值的大小是决定是否有任何记录在离群值。 去除每个异常值后，再次计算平均值、标准差和汤普森 Tau (tau*std) 的大小。 如果输入是矩阵，它将在检测异常值之前转换为向量，但是，输出将是一个与输入具有相同 m*n 维的矩阵。 异常值的索引也将被返回，如果输入是一个向量，索引向量也将是一个向量，但是，如果输入是一个矩阵，异常值索引将在显示 i,j 的两列矩阵中返回异常值的索引（见下面的例子）。 --输入： X0：包含异常值的输入向量或矩阵num_outliers: 应该从输入向量/矩