Question

我有四列河流流量数据格式（年，月，日，数据）。我想检查数据，以确保没有任何丢失的块，如果有的话，创建一个新的数据数组（'newdates'），其中添加了缺少的日期（第1列），以及缺失的NaN值数据（第2栏）。

我通过从当天的datenum减去前一天的datenum来检查缺失的数据（如果它大于1，则缺少数据）。我的代码可以使用，但我每次都省略了数据的最后一天。我生成的用于检查每一行的循环是数据的长度减去1，因为如果我允许它是数据的长度，它将无法检查两个最后日期之间的差异，作为日期矢量不够大。我知道这不是一个过于复杂的事情，但我似乎无法弄明白。任何帮助，将不胜感激。代码如下：

％以年，月，日，河流

格式加载数据样本文件

>data=load('dmf_21002_279631_Q_COMPLETE_matlab.csv');  
>yr=data(:,1);  
>mth=data(:,2);  
>day=data(:,3);  
>flow=data(:,4);  
>dates=datenum([yr,mth,day]);  
>icounter=1;

％这是索引'newdates'

的计数器

>ndcounter=0
>for i =1:(length(dates)-1);  
    >ndcounter=ndcounter+1;  
    >if dates(i+1)-dates(i)==1;  
        >newdates(ndcounter,1)=dates(i,1);  
        >newdates(ndcounter,2)=data(i,4);  
    >elseif (dates(i+1)-dates(i))~=1;  
        >newdates(ndcounter,1)=dates(i,1);  
       > newdates(ndcounter,2)=data(i,4);

％计算数组中缺少的数据天数

>daysmissing(icounter,1)=(dates(i+1)-dates(i))-1;

％通过将ii添加到上一个来创建缺少的日期％datenum（对缺少的数据长度执行此操作）

>for ii=1:daysmissing;
            >newdates((i+ii),1)=((newdates(i))+ii);
           > newdates((i+ii),2)=NaN;
       > end

        >ndcounter=ndcounter+daysmissing;
        >disp('Missing data found');
       > missingidx(icounter)=i;
         >icounter=icounter+1;
    >end

>end
>newdates(newdates==-999)=NaN;

Answer 1

我建议你研究一下timeseries课程。在timeseries个对象上，您可以调用resample()来创建缺失值。

MWE：

dates = datenum([2016 2016 2016], [4 4 4], [10 11 13]);
data = [0 1 3];
ts = timeseries(data, dates);
ts2 = ts.resample(datenum([2016 2016 2016 2016], [4 4 4 4], [10:13]));

figure(1); hold on;
ts.plot('bo--');
ts2.plot('rx:');

在Matlab中添加缺少日期/数据的新日期/数据数组

1 个答案: