MATLAB fillmissing函数完整用法指南：参数、方法与示例详解

fillmissing函数的核心作用是填补数据中的缺失条目。

语法

F = fillmissing(A,'constant',v)
F = fillmissing(A,method)
F = fillmissing(A,movmethod,window)
F = fillmissing(A,'knn')
F = fillmissing(A,'knn',k)
F = fillmissing(A,fillfun,gapwindow)
F = fillmissing(___,dim)
F = fillmissing(___,Name,Value)
[F,TF] = fillmissing(___)

说明

F = fillmissing(A,'constant',v) 通过指定常量值 v 来填充数组或表中的缺失项。若 A 为矩阵或多维数组，v 可以是标量或向量；当 v 为向量时，其各元素分别对应 A 中各列的填充值。若 A 为表或时间表，v 也可以是元胞数组，其中包含每个表变量的具体填充值。

缺失值的判定标准依据 A 的数据类型而定：

• NaN - double、single、duration 和 calendarDuration
• NaT — datetime
• <missing> — string
• <undefined> — categorical
• {''} - 字符向量的 cell

若 A 为表结构，则各变量的数据类型决定了该变量缺失值的表示形式。

F = fillmissing(A,method) 依据 method 指定的算法填充缺失项。例如，fillmissing(A,'previous') 利用 A 中前一个非缺失值来填充当前的缺失条目。

F = fillmissing(A,movmethod,window) 利用长度为 window 的移动窗口均值或中位数来填充缺失项。例如，fillmissing(A,'movmean',5) 使用窗口长度为 5 的移动均值处理数据。

F = fillmissing(A,'knn') 基于行间成对欧几里德距离，利用最近邻行中的对应值填充缺失项。

F = fillmissing(A,'knn',k) 基于行间成对欧几里德距离，利用 k 个最近邻行对应值的均值填充缺失项。例如，fillmissing(A,'knn',5) 使用五个最近邻行的均值填充 A 中的缺失条目。

F = fillmissing(A,fillfun,gapwindow) 通过函数句柄 fillfun 指定的自定义方法填充空缺，并在每个空缺周围设定固定窗口以计算填充值。fillfun 需接受 xs、ts 和 tq 三个向量参数，分别代表长度为 gapwindow 的采样数据、采样点位置及缺失数据位置。ts 和 tq 中的位置为采样点向量的子集。

F = fillmissing(___,dim) 支持上述任意输入参数组合，并可指定 A 中执行运算的维度。默认情况下，fillmissing 沿其大小不为 1 的第一个维度运算。例如，若 A 为矩阵，fillmissing(A,2) 将跨列运算，逐行填充缺失数据。

F = fillmissing(___,Name,Value) 通过一个或多个名称-值对参数指定其他填充缺失值的选项。例如，若 t 为时间值向量，fillmissing(A,'linear','SamplePoints',t) 将基于 t 中的时间值对 A 中的数据进行线性插值。

[F,TF] = fillmissing(___) 同时返回逻辑数组 TF，该数组标识 F 中先前缺失现已填充的条目位置。

示例

包含 NaN 值的向量

构建包含 NaN 值的向量，并利用前一个非缺失值替换每个 NaN。

A = [1 3 NaN 4 NaN NaN 5];
F = fillmissing(A,'previous')
F = 1×7
     1     3     3     4     4     4     5

由 NaN 值组成的矩阵

构建一个 2×2 矩阵，每列含一个 NaN 值。在第一列用 100 填充 NaN，在第二列用 1000 填充。

A = [1 NaN; NaN 2]
A = 2×2
     1   NaN
   NaN     2
F = fillmissing(A,'constant',[100 1000])
F = 2×2
           1        1000
         100           2

插入缺失数据

利用插值法替换非均匀采样数据中的 NaN 值。定义非均匀采样点向量，并计算这些点上的正弦函数值。

x = [-4*pi:0.1:0, 0.1:0.2:4*pi];
A = sin(x);

将 NaN 值插入 A 中。

A(A < 0.75 & A > 0.5) = NaN;

使用线性插值填充缺失数据，并返回填充后的向量 F 及逻辑向量 TF。TF 中值为 1 (true) 的项对应 F 中被填充的值。

[F,TF] = fillmissing(A,'linear','SamplePoints',x);

绘制原始数据与填充后数据的对比图。

scatter(x,A)
hold on
scatter(x(TF),F(TF))
legend('Original Data','Filled Data')

如图所示：

使用移动中位数方法

利用移动中位数填充缺失的数值数据。构建样本点向量 x 及包含缺失值的数据向量 A。

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; 

使用窗口长度为 10 的移动中位数替换 A 中的 NaN 值，并绘制原始数据与填充数据的对比图。

F = fillmissing(A,'movmedian',10);  
plot(x,F,'.-') 
hold on
plot(x,A,'.-')
legend('Original Data','Filled Data')

如图所示：

使用自定义填充方法

定义一个自定义函数，利用前一个非缺失值填充 NaN 值。构建采样点向量 t 及包含 NaN 值的对应数据向量 A，并绘制数据图。

t = 10:10:100;
A = [0.1 0.2 0.3 NaN NaN 0.6 0.7 NaN 0.9 1];
scatter(t,A)

如图所示：

利用局部函数 forwardfill（在示例末尾定义）通过前一个非缺失值填充缺失空缺。函数句柄输入包括：

• xs - 用于填充的数据值
• ts - 用于填充的值相对于采样点的位置
• tq - 缺失值相对于采样点的位置
• n - 要填充的空缺中的值的数目

n = 2;
gapwindow = [10 0];
[F,TF] = fillmissing(A,@(xs,ts,tq) forwardfill(xs,ts,tq,n),gapwindow,'SamplePoints',t);

空缺窗值 [10 0] 指示 fillmissing 考虑缺失值空缺之前的一个数据点，不考虑空缺之后的任何数据点，因为上一个非缺失值位于空缺之前 10 个单位。对于第一个空缺，由 fillmissing 确定的函数句柄输入值为：

• xs = 0.3
• ts = 30
• tq = [40 50]

第二个空缺的函数句柄输入值为：

• xs = 0.7
• ts = 70
• tq = 80

绘制原始数据与填充后数据的对比图。

scatter(t,A)
hold on
scatter(t(TF),F(TF))

如图所示：

function y = forwardfill(xs,ts,tq,n)
% Fill n values in the missing gap using the previous nonmissing value
y = NaN(1,numel(tq));
y(1:min(numel(tq),n)) = xs;
end

包含缺失端点的矩阵

构建包含缺失条目的矩阵，并使用线性插值填充各列（第二个维度），逐行处理。对于每行，利用该行中距离最近的非缺失值填充前导和尾随缺失值。

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

包含多个数据类型的表

利用不同数据类型填充表变量的缺失值。构建包含 categorical、double 和 char 数据类型的表。

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   

利用前一个条目的值替换所有缺失条目。由于 Rain 变量中不存在前一个元素，缺失的字符向量将不会被替换。

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   

将 A 中 Temperature 和 Humidity 变量的 NaN 值替换为 0。

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   

参数说明：

A-输入数据，指定为向量、矩阵、多维数组、字符向量元胞数组、表或时间表。

• 若 A 为时间表，则仅填充表值。若关联的行时间向量包含 NaT 或 NaN 值，fillmissing 会报错。行时间必须唯一且按升序排列。
• 若 A 是元胞数组或包含元胞数组变量的表，则 fillmissing 仅在元胞数组包含字符向量时填充缺失元素。

v-填充常量，指定为标量、向量或元胞数组。

• 若 A 为矩阵或多维数组，v 可以是向量，表示每个运算维度的不同填充值。v 的长度必须与运算维度的长度匹配。
• 若 A 为表或时间表，v 可以是填充值的元胞数组，表示每个变量的不同填充值。元胞数组中的元素数必须与表中的变量数目匹配。

method-填充方法，指定为下列值之一：

movmethod — 移窗法

填充缺失数据的移动方法，指定为下列值之一：

window — 窗长度

移动方法的窗长度，指定为正整数标量、由正整数组成的二元素向量、正持续时间标量或由正持续时间组成的二元素向量。窗口相对于采样点定义。

若 window 为正整数标量，则窗口以当前元素为中心，包含 window-1 个相邻元素。若 window 为偶数，窗口以当前元素和上一个元素为中心。

若 window 为由正整数组成的二元素向量 [b f]，则窗口包含当前元素、其之前的 b 个元素和之后的 f 个元素。

若 A 为时间表或 SamplePoints 指定为 datetime 或 duration 向量，则窗口必须为 duration 类型。

k — 最近邻的数量,用 'knn' 方法计算平均值的最近邻的数量，指定为正整数标量。

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