fillmissing

填充缺失条目

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语法

F = fillmissing(A,method)

F = fillmissing(A,"constant",v)

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,method) 使用 method 指定的方法填充缺失的条目。例如，对于 A 的每列中的缺失条目，fillmissing(A,"previous") 用其前一个非缺失条目进行填充。

缺失值的定义取决于 A 的数据类型：

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

如果 A 是表，则每个变量的数据类型定义该变量的缺失值。

您可以通过将清洗缺失数据任务添加到实时脚本中，以交互方式使用 fillmissing 功能。

示例

F = fillmissing(A,"constant",v) 使用常量值 v 填充缺失的数组或表条目。如果 A 是矩阵或多维数组，则 v 可以是标量或向量。如果 v 是向量，则每个元素指定 A 的对应列中的填充值。如果 A 是表或时间表，则 v 也可以是元胞数组，其元素包含每个表变量的填充值。

示例

F = fillmissing(A,movmethod,window) 使用窗长度为 window 的移动窗均值或中位数填充缺失条目。例如，fillmissing(A,"movmean",5) 使用窗长度为 5 的移动均值填充缺失数据。

示例

F = fillmissing(A,"knn") 用最近邻行中的对应值填充矩阵或表数据中的缺失条目，这些值是根据行之间的成对欧几里德距离计算的。

示例

F = fillmissing(A,"knn",k) 用 k 最近邻行中对应值的均值填充矩阵或表数据中的缺失条目，该均值是根据行之间的成对欧几里德距离计算的。例如，fillmissing(A,"knn",5) 用五个最近邻行中对应值的均值填充 A 中的缺失条目。

F = fillmissing(A,fillfun,gapwindow) 使用由函数句柄 fillfun 指定的自定义方法填充缺失条目的空缺，并在每个空缺周围设置固定窗，从该窗计算填充值。fillfun 必须具有输入参量 xs、ts 和 tq，它们是向量，分别包含长度为 gapwindow 的采样数据 xs、长度为 gapwindow 的采样数据位置 ts 和缺失数据位置 tq。ts 和 tq 中的位置是采样点向量的子集。

示例

F = fillmissing(___,dim) 支持上述语法中的任何输入参量组合，且可指定 A 中要进行运算的维度。默认情况下，fillmissing 沿其大小不为 1 的第一个维度进行运算。例如，如果 A 是矩阵，则 fillmissing(A,2) 跨 A 的各列进行运算，逐行填充缺失的数据。

示例

F = fillmissing(___,Name=Value) 使用一个或多个名称-值参量指定用于填充缺失值的其他参数。例如，如果 t 是时间值向量，则 fillmissing(A,"linear",SamplePoints=t) 会基于 A 中的时间值对 t 中的数据进行插值。

示例

[F,TF] = fillmissing(___) 还返回逻辑数组 TF，该数组指示 F 中先前缺失现已填充的条目的位置。

示例

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包含 `NaN` 值的向量

打开实时脚本

创建包含 NaN 值的向量，并使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

打开实时脚本

创建一个 2×2 矩阵，每列有一个 NaN 值。在第一列中用 100 填充 NaN，在第二列中用 1000 填充。

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

F = 2×2

           1        1000
         100           2

插入缺失数据

打开实时脚本

使用插值来替换非均匀采样的数据中的 NaN 值。

定义非均匀采样点向量，并计算这些点上的正弦函数。

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，并返回填充的向量 F 和逻辑向量 TF。TF 项中的值 1 (true) 对应于 F 中的填充值。

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

绘制原始数据和填充的数据。

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

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type scatter. These objects represent Original Data, Filled Data.

使用移动中位数方法

打开实时脚本

使用移动中位数填充缺失的数值数据。

创建样本点向量 x 和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;

使用窗长度为 10 的移动中位数替换 A 中的 NaN 值，并绘制原始数据和填充的数据。

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

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line. These objects represent Original Data, Filled Data.

使用自定义填充方法

打开实时脚本

定义一个自定义函数，用上一个非缺失值填充 NaN 值。

定义采样点向量 t 和包含 NaN 值的对应数据向量 A。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)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type scatter.

使用局部函数 forwardfill 用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

function y = forwardfill(xs,ts,tq,n)
y = NaN(1,numel(tq));
y(1:min(numel(tq),n)) = xs;
end

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

绘制原始数据和填充的数据。

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

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type scatter.

包含缺失端点的矩阵

打开实时脚本

创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），一次一行。对于每行，使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

打开实时脚本

使用不同数据类型填充表变量的缺失值。

创建表，其变量包括 categorical、double 和 string 数据类型。

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        " "        37   
    Cloudy             NaN        "N"        39   
    <undefined>         54        "Y"       NaN

用上一个条目的值替换所有缺失的条目。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         " "        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         " "        37   
    Cloudy              0         "N"        39   
    <undefined>        54         "Y"         0

或者，使用 isnumeric 函数识别要对其执行运算的数字变量。

F = fillmissing(A,"constant",0,DataVariables=@isnumeric)

F=3×4 table
    Description    Temperature    Rain    Humidity
    ___________    ___________    ____    ________

    Sunny              66         " "        37   
    Cloudy              0         "N"        39   
    <undefined>        54         "Y"         0

现在，用包含在元胞数组中的指定常量来填充 A 中每个表变量的缺失值。

F = fillmissing(A,"constant",{categorical("None"),1000,"Unknown",1000})

F=3×4 table
    Description    Temperature    Rain    Humidity
    ___________    ___________    ____    ________

      Sunny             66        " "         37  
      Cloudy          1000        "N"         39  
      None              54        "Y"       1000

指定最大空缺

打开实时脚本

创建以秒为单位的时间向量 t 和对应的包含 NaN 值的数据向量 A。

t = seconds([2 4 8 17 98 134 256 311 1001]);
A = [1 3 23 NaN NaN NaN 100 NaN 233];

仅填充 A 中与最大为 250 秒的空缺大小对应的缺失值。由于第二个空缺大于 250 秒，因此不会填充 NaN 值。

F = fillmissing(A,"linear",SamplePoints=t,MaxGap=seconds(250))

F = 1×9

    1.0000    3.0000   23.0000   25.7944   50.9435   62.1210  100.0000       NaN  233.0000

使用自定义距离函数

打开实时脚本

使用自定义距离函数用最近邻行中的值来填充缺失条目。

创建一个包含 NaN 值的矩阵，然后创建一个逻辑向量来指示第三行中缺失条目的位置。

A = [1 3 9 3; -5 1 7 2; -1 1 7 NaN; 12 1 9 1];
m = isnan(A(3,:));

定义两个自定义函数来测量行之间的距离。

函数 d1 通过合计每个坐标对组之间的距离来测量行之间的距离；函数 dinf 通过查找坐标对组中的最大距离来测量行之间的距离。

d1 = @(x,~) sum(abs(diff(x)),'omitnan');
dinf = @(x,isNaN) norm(diff(x(:,~isNaN(1,:))),'inf');

计算第三行和其他三行中每行之间的 d1 测量距离。第二行距离最近。

d1s = arrayfun(@(r) d1(A([r 3],:),m), setdiff(1:4,3))

d1s = 1×3

     6     4    15

fillmissing 函数将第三行中的 NaN 替换为第二行中对应的 2。

F1 = fillmissing(A,'knn','Distance',d1)

F1 = 4×4

     1     3     9     3
    -5     1     7     2
    -1     1     7     2
    12     1     9     1

使用 dinf 测量距离的类似分析发现第一行与第三行距离最近。现在 fillmissing 函数将第三行中的 NaN 替换为第一行中对应的 3。

dinfs = arrayfun(@(r) dinf(A([r 3],:),m), setdiff(1:4,3))

dinfs = 1×3

     2     4    13

Finf = fillmissing(A,'knn','Distance',dinf)

Finf = 4×4

     1     3     9     3
    -5     1     7     2
    -1     1     7     3
    12     1     9     1

填充非标准缺失值

自 R2024a 起

打开实时脚本

创建一个表并填充定义为 -99 的缺失条目。创建一个逻辑变量表 loc，该表指示要填充的缺失条目的位置。然后，使用 MissingLocations 名称-值参量指定 fillmissing 的已知缺失条目位置。

A = [1; 4; 9; -99; 3];
B = [9; 0; 6; 2; 1];
C = [-99; 4; 2; 3; 8];
T = table(A,B,C)

T=5×3 table
     A     B     C 
    ___    _    ___

      1    9    -99
      4    0      4
      9    6      2
    -99    2      3
      3    1      8

loc = T==-99

loc=5×3 table
      A        B        C  
    _____    _____    _____

    false    false    true 
    false    false    false
    false    false    false
    true     false    false
    false    false    false

T = fillmissing(T,"next",MissingLocations=loc)

T=5×3 table
    A    B    C
    _    _    _

    1    9    4
    4    0    4
    9    6    2
    3    2    3
    3    1    8

输入参数

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`A` — 输入数据
向量 | 矩阵 | 多维数组 | 字符向量元胞数组 | 表 | 时间表

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。

如果 A 为时间表，则仅填充表值。如果关联的行时间向量包含 NaT 或 NaN 值，则 fillmissing 会产生错误。行时间必须是唯一的并按升序列出。
如果 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
标量 | 向量 | 元胞数组

填充常量，指定为与 A 类型相同的标量、向量或元胞数组。

如果 A 是矩阵或多维数组，则 v 可以是向量，表示每个运算维度的一个不同填充值。v 的长度必须与运算维度的长度相匹配。
如果 A 是表或时间表，则 v 可以是填充值的元胞数组，表示每个变量的一个不同填充值。元胞数组中的元素数必须与表中的变量数目相匹配。

`method` — 填充方法
`"previous"` | `"next"` | `"nearest"` | `"linear"` | `"spline"` | `"pchip"` | `"makima"` | ...

填充方法，指定为下表中的值之一。

方法	描述
`"previous"`	上一个非缺失值
`"next"`	下一个非缺失值
`"nearest"`	由 x 轴定义的最接近的非缺失值
`"linear"`	基于相邻的非缺失值进行线性插值
`"spline"`	分段三次样条插值
`"pchip"`	保形分段三次样条插值
`"makima"`	修正 Akima 三次埃尔米特插值
`"mean"` (自 R2026a 起)	非缺失值的均值
`"median"` (自 R2026a 起)	非缺失值的中位数
`"mode"` (自 R2026a 起)	非缺失值的众数

填充方法沿运算维度计算每个填充值。

某些输入类型仅支持这些填充方法中的部分方法。

`movmethod` — 移窗法
`"movmean"` | `"movmedian"`

填充缺失数据的移窗方法，指定为下列值之一：

方法	描述
`"movmean"`	长度为 `window` 的窗的移动平均值
`"movmedian"`	长度为 `window` 的窗的移动中位数

`window` — 窗长度
正整数标量 | 非负整数的二元素向量 | 正持续时间标量 | 非负持续时间的二元素向量

移窗法的窗长度，指定为正整数标量、由非负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。窗是相对于采样点定义的。

如果 window 是正整数标量，则窗以当前元素为中心并且包含 window-1 个相邻元素。如果 window 是偶数，则窗口以当前元素和上一个元素为中心。

如果 window 是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。

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

有关窗位置的详细信息，请参阅移动窗大小。

`k` — 最近邻的数量
`1` (默认) | 正整数标量

用 "knn" 方法计算平均值的最近邻的数量，指定为正整数标量。

`fillfun` — 自定义填充方法
函数句柄

示例: @(xs,ts,tq) myfun(xs,ts,tq)

自定义填充方法，指定为具有以下三个输入参量的函数句柄：

输入参量	描述
`xs`	与 `A` 类型相同的向量，包含用于填充的数据值。`xs` 的长度必须与指定窗的长度匹配。
`ts`	包含用于填充的值的位置的向量。`ts` 的长度必须与指定窗的长度匹配。`ts` 是采样点向量的子集。
`tq`	包含缺失值位置的向量。`tq` 是采样点向量的子集。

该函数必须返回标量或与 tq 长度相同、与 A 类型相同的向量。

`gapwindow` — 空缺窗长度
正整数标量 | 由正整数组成的二元素向量 | 正持续时间标量 | 由正持续时间组成的二元素向量

自定义填充函数的空缺窗长度，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。空缺窗是相对于采样点定义的。

为填充方法指定函数句柄 fillfun 时，gapwindow 的值表示围绕输入数据中缺失值的每个空缺的固定窗长度。然后由 fillfun 使用该窗中的值计算填充值。例如，对于默认采样点 t = 1:10 和数据 A = [10 20 NaN NaN 50 60 70 NaN 90 100]，窗口长度 gapwindow = 3 将第一个空缺窗指定为 [20 NaN NaN 50]，fillfun 对其进行运算以计算填充值。fillfun 进行运算的第二个空缺窗是 [70 NaN 90]。

当 A 是时间表或 SamplePoints 指定为 datetime 或 duration 向量时，gapwindow 必须为 duration 类型。

`dim` — 沿其进行运算的数组维度
正整数标量

沿其运算的数组维度，指定为正整数标量。如果未指定值，则默认值是大小不等于 1 的第一个数组维度。

以一个 m×n 输入矩阵 A 为例：

fillmissing(A,method,1) 根据 A 的每列中的数据填充缺失值，并返回一个 m×n 矩阵。
fillmissing(A,method,2) 根据 A 的每行中的数据填充缺失值，并返回一个 m×n 矩阵。

对于表或时间表输入数据，不支持 dim，并且分别对每个表或时间表变量进行运算。

名称-值参数

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将可选参量对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN，其中 Name 是参量名称，Value 是对应的值。名称-值参量必须出现在其他参量之后，但对各个参量对组的顺序没有要求。

示例: fillmissing(T,method,SamplePoints="Var1")

数据选项

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`SamplePoints` — 采样点
向量 | 表变量名称 | 标量 | 函数句柄 | 表 `vartype` 下标

采样点，指定为采样点值的向量或表变量。样本点代表数据的 x 轴位置，必须为有序且包含唯一的元素。采样点不需要均匀采样。向量 [1 2 3 ...] 是默认值。

当输入数据在数组中时，将 SamplePoints 指定为 double、single、duration 或 datetime 向量。

当输入数据是表时，可以使用以下选项之一将采样点指定为表变量：

索引方案示例

索引方案	示例
变量名称：字符串标量或字符向量	`"A"` 或 `'A'` - 名为 `A` 的变量
变量索引：引用变量在表中位置的索引编号逻辑向量。通常，此向量的长度与变量的数目相同，但可以省略尾部的 `0` 或 `false` 值	`3` - 表中的第三个变量 `[false false true]` - 第三个变量
函数句柄：函数句柄，以表变量作为输入并返回逻辑标量	`@isnumeric` - 一个包含数值的变量
变量类型： `vartype` 下标，用于选择一个指定类型的变量	`vartype("numeric")` - 一个包含数值的变量

变量名称：

字符串标量或字符向量

"A" 或 'A' - 名为 A 的变量

变量索引：

引用变量在表中位置的索引编号
逻辑向量。通常，此向量的长度与变量的数目相同，但可以省略尾部的 0 或 false 值

3 - 表中的第三个变量
[false false true] - 第三个变量

函数句柄：

函数句柄，以表变量作为输入并返回逻辑标量

@isnumeric - 一个包含数值的变量

变量类型：

vartype 下标，用于选择一个指定类型的变量

vartype("numeric") - 一个包含数值的变量

注意

当输入数据为 timetable 时，不支持此名称-值参量。时间表使用行时间向量作为采样点。要使用不同采样点，您必须编辑时间表，以便行时间包含所需的采样点。

移动窗基于采样点进行定义。例如，如果 t 是与输入数据对应的时间向量，则 fillmissing(rand(1,10),"movmean",3,SamplePoints=t) 将有一个代表 t(i)-1.5 和 t(i)+1.5 之间时间间隔的窗。

当您指定 "knn" 方法时，不支持 SamplePoints。

示例: fillmissing([1 NaN 3 4],"linear",SamplePoints=[1 2.5 3 4])

示例: fillmissing(T,"linear",SamplePoints="Var1")

数据类型: single | double | datetime | duration

`DataVariables` — 要对其进行操作的表变量
表变量名称 | 标量 | 向量 | 元胞数组 | 模式 | 函数句柄 | 表 `vartype` 下标

要对其进行操作的表变量，指定为下表中的选项之一。DataVariables 值指示要填充输入表的哪些变量。

表中未由 DataVariables 指定的其他变量会传递给输出，而不会对其进行填充。

索引方案	要指定的值	示例
变量名称	字符串标量或字符向量字符串数组或字符向量元胞数组 `pattern` 对象	`"A"` 或 `'A'` - 名为 `A` 的变量 `["A" "B"]` 或 `{'A','B'}` - 两个名为 `A` 和 `B` 的变量 `"Var"+digitsPattern(1)` - 变量名为 `"Var"` 后跟一个数字
变量索引	引用变量在表中位置的索引编号由数字组成的向量一个 `logical` 向量。通常，此向量的长度与变量的数目相同，但可以省略尾部的 `0` (`false`) 值。	`3` - 表中的第三个变量 `[2 3]` - 表中的第二个和第三个变量 `[false false true]` - 第三个变量
函数句柄	函数句柄，以表变量作为输入并返回 `logical` 标量	`@isnumeric` - 所有包含数值的变量
变量类型：	`vartype` 下标，用于选择指定类型的变量	`vartype("numeric")` - 所有包含数值的变量

示例: fillmissing(T,"linear",DataVariables=["Var1" "Var2" "Var4"])

`ReplaceValues` — 替换表中的值
`true` 或 `1` (默认) | `false` 或 `0`

是否替换表或时间表中的值，指定为以下值之一：

true 或 1 - 用填充的表变量替换包含缺失条目的输入表变量。
false 或 0 - 向输入表追加已检查缺失条目的所有表变量。追加变量中已填充了缺失条目。

对于矩阵输入数据，不支持 ReplaceValues。

示例: fillmissing(T,"previous",ReplaceValues=false)

缺失值选项

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`EndValues` — 前导和尾随缺失值的填充方法
`"extrap"` (默认) | `"previous"` | `"next"` | `"nearest"` | `"none"` | 标量 | 向量

前导和尾随缺失值的填充方法，指定为以下方法之一：

方法	描述
`"extrap"`	对所有缺失值使用 `method` 指定的填充方法
`"previous"`	用前一个非缺失值填充
`"next"`	用下一个非缺失值填充
`"nearest"`	用最邻近的非缺失值填充
`"none"`	不填充
标量	用常量值填充数值、持续时间或日期时间数据
向量	用每个运算维度的不同值填充数值、持续时间或日期时间数据，其中向量的长度必须与运算维度的长度匹配

当您指定 "knn" 方法时，不支持 EndValues。

`MissingLocations` — 已知缺失条目指示符
数组 | 表 | 时间表

已知缺失条目指示符，指定为逻辑数组，或具有逻辑变量的表或时间表 (自 R2024a 起)。

如果 MissingLocations 是数组，其大小必须与 A 相同。如果 MissingLocations 是表或时间表，它必须包含与要对其进行操作的输入表变量的大小和名称相同的逻辑变量。

值为 1 (true) 的元素表示 A 中缺失条目的位置。值为 0 (false) 的元素表示非缺失条目。

数据类型: logical | table | timetable

`MaxGap` — 要填充的最大空缺大小
数值标量 | `duration` 标量 | `calendarDuration` 标量

要填充的最大空缺大小，指定为数值标量、duration 标量或 calendarDuration 标量。空缺是指一系列连续缺失值，其大小是空缺前后的非缺失值之间的距离。空缺大小是相对于采样点计算得出的。小于或等于最大空缺大小的空缺将被填充，而大于空缺大小的空缺则不会被填充。

例如，假设有使用默认采样点 [1 2 3 4] 的向量 y = [25 NaN NaN 100]。该向量中的空缺大小是基于采样点进行计算的，即 4 - 1 = 3，因此 MaxGap 值为 2 时会保持缺失值不变，而 MaxGap 值为 3 时会填充缺失值。

对于位于数据开头或结尾的缺失值：

输入数据的开头或末尾的单个缺失值的空缺大小为 0，且始终会被填充。
出现在输入数据开头或结尾的缺失值簇并不完全由非缺失值包围，因此会使用最接近的现有采样点来计算空缺大小。对于默认采样点 1:N，此时产生的空缺大小比相同的簇出现在数据中间时小 1。

当您指定 "knn" 方法时，不支持 MaxGap。

`Distance` — 距离函数
`"euclidean"` (默认) | `"seuclidean"` | 函数句柄

用于查找最近邻行的距离函数，指定为 "euclidean"（欧几里德距离）、"seuclidean"（缩放欧几里德距离）或距离函数的函数句柄。

如果您将 Distance 指定为 "euclidean" 或 "seuclidean"，则输入数据必须满足以下条件：

输入数据必须为实数。
输入数据必须为 double 或 single 类型。
不支持具有包含多于一列的变量的表或时间表输入数据。

如果为距离函数指定函数句柄，该函数必须满足以下条件：

该函数必须接受两个输入。
函数的第一个输入必须为一个包含两行的矩阵、表或时间表，其中包含两个要比较的向量。
函数的第二个输入必须为逻辑矩阵，表示向量中缺失值的位置。您可以通过将第二个输入指定为 ~ 来忽略它。
该函数必须将距离以可转换为 double 的实数标量值形式返回。

仅当您指定 "knn" 方法时才支持 Distance。

示例: fillmissing(A,"knn",Distance=@(x,~) sum(abs(diff(x)),"omitmissing"))

输出参量

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`F` — 填充的数据
向量 | 矩阵 | 多维数组 | 表 | 时间表

填充的数据，以向量、矩阵、多维数组、表或时间表形式返回。

除非 ReplaceValues 的值为 false，否则 F 与 A 的大小相同。如果 ReplaceValues 的值是 false，则 F 的宽度是输入数据宽度和指定的数据变量数目之和。

`TF` — 填充的数据指示符
向量 | 矩阵 | 多维数组

填充的数据指示符，以向量、矩阵或多维数组形式返回。值 1 (true) 对应于 F 中先前缺失但现在已填充的条目。值 0 (false) 对应于未更改的条目。

TF 的大小与 F 相同。

数据类型: logical

详细信息

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移动窗大小

下表说明默认等间距样本点向量 [1 2 3 4 5 6 7] 上的窗位置。

描述	窗大小和位置	窗中的采样点
对于标量窗大小，不包括窗的左边界，但包括窗的右边界。	`window = 3` 当前采样点 = 4	3、4、5
对于标量窗大小，不包括窗的左边界，但包括窗的右边界。	`window = 4` 当前采样点 = 4	2、3、4、5
对于向量窗大小，包括窗的左边界和右边界。	`window = [2 2]` 当前采样点 = 4	2、3、4、5、6
对于输入数据端点附近的采样点，`fillmissing` 会截断窗，使其从第一个采样点开始或在最后一个采样点结束。	`window = [2 2]` 当前采样点 = 2	1、2、3、4

提示

对于非字符向量的结构体数组或元胞数组的输入数据，fillmissing 不填充任何条目。要填充结构体数组中缺失的条目，请使用 structfun 函数将 fillmissing 应用于结构体中的每个字段。要填充非字符向量元胞数组中缺失的条目，请使用 cellfun 函数将 fillmissing 应用于元胞数组中的每个元胞。

替代功能

实时编辑器任务

您可以通过将清洗缺失数据任务添加到实时脚本中，以交互方式使用 fillmissing 功能。

Clean Missing Data task in the Live Editor

扩展功能

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tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

fillmissing 函数支持 tall 数组，但存在以下使用说明和限制：

不支持 "spline" 和 "makima" 方法。
不支持函数句柄填充方法。
不支持 "knn" 填充方法和 Distance 名称-值参量。
不支持 MaxGap、SamplePoints 和 MissingLocations 名称-值参量。
DataVariables 名称-值参量无法指定函数句柄。
EndValues 名称-值参量只能指定 "extrap"。
MissingLocations 名称-值参量无法指定表或时间表。
当 A 是 tall 时间表时，不支持语法 fillmissing(A,movmethod,window)。
语法 fillmissing(A,"constant",v) 必须为 v 指定标量值。
当 A 是 tall 表或 tall 时间表时，语法 fillmissing(A,___) 不支持字符向量变量。

有关详细信息，请参阅tall 数组。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

不支持 MaxGap 名称-值参量。
不支持 "mean"、"median" 和 "mode" 填充方法。
当输入数据的类型为 datetime 或 duration 时，"constant" 是唯一受支持的方法。
当 SamplePoints 值的类型为 datetime 或输入数据是具有 datetime 行时间的时间表时，仅支持 "constant"、"movmean" 和 "movmedian" 方法。
不支持 fillmethod 参量的函数句柄输入。
不支持 Distance 名称-值参量。
MissingLocations 名称-值参量无法指定表或时间表。
对于分类输入数据，填充常量必须与数据中的类别之一对应。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

请参阅“C/C++ 代码生成”部分中的用法说明和限制。同样的用法说明和限制也适用于 GPU 代码生成。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

fillmissing 函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

fillmissing 函数支持分布式数组输入，但有以下用法说明和限制：

不支持 "pchip" 填充方法。
移动窗填充方法 SamplePoints 和 "movmean" 不支持 "movmedian" 名称-值参量。
不支持 "knn" 填充方法和 Distance 名称-值参量。
MissingLocations 名称-值参量无法指定表或时间表。

有关详细信息，请参阅在 GPU 上运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

fillmissing 函数支持分布式数组输入，但有以下用法说明和限制：

不支持 "knn" 填充方法和 Distance 名称-值参量。
MissingLocations 名称-值参量无法指定表或时间表。

有关详细信息，请参阅使用分布式数组运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2016b 中推出

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R2026a: 使用均值、中位数或众数填充

通过指定 "mean"、"median" 或 "mode" 填充方法，用沿运算维度的非缺失值的均值、中位数或众数填充缺失条目。

R2025a: 改进了使用线性插值填充条目时的性能

fillmissing 函数改进了当您将数值数据的填充方法指定为 "linear" 时的性能。

例如，以下代码使用线性插值替换一个包含 1000 个元素的数值向量中的 NaN 值。代码执行速度比上一版本大约快 2.2 倍。

function timingTest
A = rand(1000,1);
idx = randperm(1000,50);
A(idx) = NaN;
for i = 1:2e4
    F = fillmissing(A,"linear");
end
end

大致的执行时间是：

R2024b：0.84 秒

R2025a：0.38 秒

此代码是在运行 Windows^® 11 的 AMD EPYC 74F3 24 核处理器 @ 3.19 GHz 测试系统上使用 timeit 函数计时的。

timeit(@timingTest)

R2024b: 支持 `"makima"` 作为填充方法的输入值

填充方法现在支持将 "makima" 作为输入值来进行 C/C++ 代码生成。

R2024b: 改进了使用最近邻行中的对应值填充数值条目时的性能

"knn" 方法改进了在使用欧几里德或缩放欧几里德距离函数时处理数值数据的性能。当输入数据沿运算维度的长度比较小时，这种改进最为显著。

例如，以下代码用最近邻行中对应值的均值填充 800×10 矩阵中的 NaN 值。其执行速度比上一版本大约快 2.8 倍。

function timingTest
A = rand(800,10);
A(A>0.95) = NaN;

for i = 1:1:2e2
  F = fillmissing(A,"knn"); 
end
end

大致的执行时间是：

R2024a：1.00 秒

R2024b：0.36 秒

此代码是在运行 Windows 11 的 AMD EPYC™ 74F3 24 核处理器 @ 3.19 GHz 测试系统上使用 timeit 函数计时的。

timeit(@timingTest)

R2024a: 将缺失条目位置定义为表

通过将 MissingLocations 名称-值参量指定为包含输入表中具有名称的逻辑变量的表，定义缺失条目的位置。以前，您只能将 MissingLocations 指定为向量、矩阵或多维数组。

R2023a: 用最近邻行中的对应值填充

使用 "knn" 方法用最近邻行中的对应值填充缺失条目。您可以选择指定 k 值，用 k 个最接近的行中对应值的均值来填充缺失的条目。

您还可以使用 Distance 名称-值参量来指定自定义函数，用于测量行之间的距离。

R2022b: 字符数组没有标准缺失值

字符数组没有标准缺失值的默认定义。因此，fillmissing 将空白字符数组元素 (' ') 视为非缺失值。例如，fillmissing(['a'; ' '],"previous") 返回 ['a'; ' ']。以前，它返回 ['a'; 'a']。

要将空白字符数组元素视为缺失，请使用 MissingLocations 名称-值参量。例如，使用 TF = ismissing(['a'; ' '],' ') 查找空白字符数组元素，然后指定一个已知的缺失值指示符，如 F = fillmissing(['a'; ' '],"previous",MissingLocations=TF) 中所示。

R2022a: 追加填充值

对于表或时间表输入数据，在输入表中追加所有已检查过缺失条目的表变量。追加变量中已填充了缺失条目。通过将 ReplaceValues 名称-值参量设置为 false，即可追加而不是替换表变量。

R2021b: 将采样点指定为表变量

对于表输入数据，可以使用 SamplePoints 名称-值参量将采样点指定为表变量。

R2021a: 指定自定义填充方法

通过将 fillfun 指定为函数句柄，使用自定义方法填充缺失值。

另请参阅

函数

fillmissing2 | ismissing | standardizeMissing | anymissing | rmmissing | filloutliers | isnan | missing | isnat | smoothdata

fillmissing

语法

说明

示例

包含 NaN 值的向量

由 NaN 值组成的矩阵

插入缺失数据

使用移动中位数方法

使用自定义填充方法

包含缺失端点的矩阵

包含多个数据类型的表

指定最大空缺

使用自定义距离函数

填充非标准缺失值

输入参数

A — 输入数据 向量 | 矩阵 | 多维数组 | 字符向量元胞数组 | 表 | 时间表

v — 填充常量 标量 | 向量 | 元胞数组

method — 填充方法 "previous" | "next" | "nearest" | "linear" | "spline" | "pchip" | "makima" | ...

movmethod — 移窗法 "movmean" | "movmedian"

window — 窗长度 正整数标量 | 非负整数的二元素向量 | 正持续时间标量 | 非负持续时间的二元素向量

k — 最近邻的数量 1 (默认) | 正整数标量

fillfun — 自定义填充方法 函数句柄

gapwindow — 空缺窗长度 正整数标量 | 由正整数组成的二元素向量 | 正持续时间标量 | 由正持续时间组成的二元素向量

dim — 沿其进行运算的数组维度 正整数标量

名称-值参数

数据选项

SamplePoints — 采样点 向量 | 表变量名称 | 标量 | 函数句柄 | 表 vartype 下标

DataVariables — 要对其进行操作的表变量 表变量名称 | 标量 | 向量 | 元胞数组 | 模式 | 函数句柄 | 表 vartype 下标

ReplaceValues — 替换表中的值 true 或 1 (默认) | false 或 0

缺失值选项

EndValues — 前导和尾随缺失值的填充方法 "extrap" (默认) | "previous" | "next" | "nearest" | "none" | 标量 | 向量

MissingLocations — 已知缺失条目指示符 数组 | 表 | 时间表

MaxGap — 要填充的最大空缺大小 数值标量 | duration 标量 | calendarDuration 标量

Distance — 距离函数 "euclidean" (默认) | "seuclidean" | 函数句柄

输出参量

F — 填充的数据 向量 | 矩阵 | 多维数组 | 表 | 时间表

TF — 填充的数据指示符 向量 | 矩阵 | 多维数组

详细信息

移动窗大小

提示

替代功能

实时编辑器任务

扩展功能

tall 数组 对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

R2026a: 使用均值、中位数或众数填充

R2025a: 改进了使用线性插值填充条目时的性能

R2024b: 支持 "makima" 作为填充方法的输入值

R2024b: 改进了使用最近邻行中的对应值填充数值条目时的性能

R2024a: 将缺失条目位置定义为表

R2023a: 用最近邻行中的对应值填充

R2022b: 字符数组没有标准缺失值

R2022a: 追加填充值

R2021b: 将采样点指定为表变量

R2021a: 指定自定义填充方法

另请参阅

函数

实时编辑器任务

App

主题

包含 `NaN` 值的向量

由 `NaN` 值组成的矩阵

`A` — 输入数据
向量 | 矩阵 | 多维数组 | 字符向量元胞数组 | 表 | 时间表

`v` — 填充常量
标量 | 向量 | 元胞数组

`method` — 填充方法
`"previous"` | `"next"` | `"nearest"` | `"linear"` | `"spline"` | `"pchip"` | `"makima"` | ...

`movmethod` — 移窗法
`"movmean"` | `"movmedian"`

`window` — 窗长度
正整数标量 | 非负整数的二元素向量 | 正持续时间标量 | 非负持续时间的二元素向量

`k` — 最近邻的数量
`1` (默认) | 正整数标量

`fillfun` — 自定义填充方法
函数句柄

`gapwindow` — 空缺窗长度
正整数标量 | 由正整数组成的二元素向量 | 正持续时间标量 | 由正持续时间组成的二元素向量

`dim` — 沿其进行运算的数组维度
正整数标量

`SamplePoints` — 采样点
向量 | 表变量名称 | 标量 | 函数句柄 | 表 `vartype` 下标

`DataVariables` — 要对其进行操作的表变量
表变量名称 | 标量 | 向量 | 元胞数组 | 模式 | 函数句柄 | 表 `vartype` 下标

`ReplaceValues` — 替换表中的值
`true` 或 `1` (默认) | `false` 或 `0`

`EndValues` — 前导和尾随缺失值的填充方法
`"extrap"` (默认) | `"previous"` | `"next"` | `"nearest"` | `"none"` | 标量 | 向量

`MissingLocations` — 已知缺失条目指示符
数组 | 表 | 时间表

`MaxGap` — 要填充的最大空缺大小
数值标量 | `duration` 标量 | `calendarDuration` 标量

`Distance` — 距离函数
`"euclidean"` (默认) | `"seuclidean"` | 函数句柄

`F` — 填充的数据
向量 | 矩阵 | 多维数组 | 表 | 时间表

`TF` — 填充的数据指示符
向量 | 矩阵 | 多维数组

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

R2024b: 支持 `"makima"` 作为填充方法的输入值