Question

考虑以下示例：

Jday = datenum('2007-01-01 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):1:...
    datenum('2009-12-31 23:00','yyyy-mm-dd HH:MM');
Jday2 = datenum('2008-01-01 00:00','yyyy-mm-dd HH:MM'):1:...
    datenum('2010-12-31 23:00','yyyy-mm-dd HH:MM');

Data{1} = [Jday;1+(length(Jday)-1).*rand(1,length(Jday))]';
Data{2} = [Jday2;1+(length(Jday)-1).*rand(1,length(Jday))]';
Data{3} = [Jday;1+(length(Jday)-1).*rand(1,length(Jday))]';

for i = 1:length(Data);
    d_nan{i} = floor(1+(length(Jday)-1).*rand(1,100));
end

for i = 1:length(Data);
    a(i) = length(d_nan{i});
    for ii = 1:a(i);
        Data{i}(d_nan{i}(ii),2) = nan;
    end
end

在这个例子中，我有一个单元数组'Data'，它包含三个单元格数组，每个单元格数组的第一列包含第二列中值的Julian日期。每个单元阵列中有许多纳米值。我想将每个单元格数组中的nan值替换为该特定julian日期的其他单元格中的平均值。我的问题很复杂，因为三个单元格没有同时显示数据（尽管Data {1}和Data {3}具有相同的天数。）如果julian日期在三个单元格之间相同，则可以通过使用isnan找到nans的位置，然后用其他行的nanmean（在其他单元格中）替换那些行。

有人能提出解决这个问题的有效方法吗？谢谢你的时间

Answer 1

可能的解决方案是：

连接所有数据并找到NaN值：

D = [vertcat(Data{:})];
nanidx = find(isnan(D(:, 2)));

对于连续矩阵k中此类NaN值的每个索引D，找到具有相同日期的其他条目：
```
entries = find(D(:, 1) == D(k, 1));
```

过滤这些条目中的非NaN值，并将位置NaN的原始k替换为平均值：

values = D(~isnan(D(entries, 2)) & ~ismember(entries, nanidx), 2);
D(k, 2) = mean(values);

将所有内容转换回单元格数组：

Data = mat2cell(D, cellfun('length', Data), 2)';

这是最终的，复制粘贴友好代码：

D = [vertcat(Data{:})];
nanidx = find(isnan(D(:, 2)));
for k = transpose(nanidx(:))
    entries = find(D(:, 1) == D(k, 1));
    values = D(~isnan(D(entries, 2)) & ~ismember(entries, nanidx), 2);
    D(k, 2) = mean(values);
end
Data = mat2cell(D, cellfun('length', Data), 2)';

Answer 2

这可能会解决您的问题，但这并不完全符合您的要求。在每个NaN值处，它将其替换为当天插入的值的平均值，并从插值中删除NaN。

for i = 1:3
    for j = 1:length(Jday)
        if isnan(Data{i}(j,2))
            d = Data{i}(j,1);
            Data{i}(j,2) = mean([ ...
                interp1(Data{1}(find(~isnan(Data{1}(:,2))),1),Data{1}(find(~isnan(Data{1}(:,2))),2),d) ...
                interp1(Data{2}(find(~isnan(Data{2}(:,2))),1),Data{2}(find(~isnan(Data{2}(:,2))),2),d) ...
                interp1(Data{3}(find(~isnan(Data{3}(:,2))),1),Data{3}(find(~isnan(Data{3}(:,2))),2),d)]);
        end
    end
end

Answer 3

不确定你是否看到了编辑（我是一个新用户，所以仍然在学习它是如何工作的），所以这里有一个解决方案可以做你所要求的并留下NaNs其他两个没有相同的日期

for i = 1:3
    for j = 1:length(Jday)
        if isnan(Data{i}(j,2))
            d = Data{i}(j,1);
            if (~isempty(find(Data{:,1}==d,1)) && ...
                ~isempty(find(Data{:,2}==d,1)) && ...
                ~isempty(find(Data{:,3}==d,1)))
                Data{i}(j,2) = nanmean([ ...
                    Data{1}(find(Data{:,1}==d,1),2) ...
                    Data{2}(find(Data{:,2}==d,1),2) ...
                    Data{3}(find(Data{:,3}==d,1),2) ]);
            end
        end
    end
end

用其他行的平均值替换nan值

3 个答案: