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1.各类数据缺失值的创建
程序示例如下：
a=[nan 1 2 3] %数值型缺失值
s=[string(missing) "a" "b"] %字符串型缺失值
t=[NaT datetime(2018,8,8)] %时间型缺失值
isnan(a) %判断数值型缺失值
运行结果：
a =
NaN 1 2 3
s =
1×3 string 数组
<missing> "a" "b"
t =
1×2 datetime 数组
NaT 2018-08-08
ans =
1×4 logical 数组
1 0 0 0
2. missing函数可创建各种类型的缺失值
程序示例如下：
aa=[missing 1 2 3] %数值型缺失值
ss=[missing "a" "b"] %字符串型缺失值
tt=[missing datetime(2018,8,8)] %时间型缺失值
ismissing(a) %使用ismissing判断各类型缺失值
ismissing(s)
ismissing(t)
运行结果：
aa =
NaN 1 2 3
ss =
1×3 string 数组
<missing> "a" "b"
tt =
1×2 datetime 数组
NaT 2018-08-08
ans =
1×4 logical 数组
1 0 0 0
ans =
1×3 logical 数组
1 0 0
ans =
1×2 logical 数组
1 0
3.缺失值的替换
缺失值替换使用函数standardizeMissing，缺失值替换为使用函数fillmissing，程序示例如下：
standardizeMissing(a,[2 missing]) %变量中参数2替换为缺失值
standardizeMissing(s,["b" missing]) %变量中参数"b"替换为缺失值
standardizeMissing(t,[datetime(2018,8,8) missing])
fillmissing(a,'constant',0) %变量中缺失值替换成参数0，'constant'和0表示把缺失值替换为常数0
fillmissing(s,'constant',"fill") %变量中缺失值替换成参数"fill"
fillmissing(t,'constant',datetime(2019,9,9))
运行结果：
ans =
NaN 1 NaN 3
ans =
1×3 string 数组
<missing> "a" <missing>
ans =
1×2 datetime 数组
NaT NaT
ans =
0 1 2 3
ans =
1×3 string 数组
"fill" "a" "b"
ans =
1×2 datetime 数组
2019-09-09 2018-08-08
4.缺失值的移位（排序）
sort(a,'MissingPlacement','last') %把变量a中的缺失值移位到最后
运行结果：
ans =
1 2 3 NaN
5.缺失值的运算
max(a) %忽略nan求最大值
sin(a) %nan的sin值就是nan
sum(a) %求和返回nan值
sum(a,'omitnan') %忽略nan
sum(rmmissing(a)) %移除a中的缺失值
运行结果：
ans =
3
ans =
NaN 0.8415 0.9093 0.1411
ans =
NaN
ans =
6
ans =
6
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