BqwqHB 2023-02-28 09:03 采纳率: 100%
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Matlab如何按条件筛选数据求日均值

有一组带有NaN值的逐半小时平均数据,图是数据大概的情况。现在想对其求日均值,同时如果某日的NaN值数量大于40%,那么该日的平均值就视为无效值,想问下大家如何用matalb实现?

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  • 这我哪会啊 2023-02-28 09:23
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    在 Matlab 中,可以使用以下步骤实现对带有 NaN 值的逐半小时平均数据的日均值求解和无效值的判断:
    1、将数据按照日期划分成多个子数组,每个子数组包含一天的数据。可以使用 datetime 函数将时间字符串转换成 Matlab 的日期格式,并利用 unique 函数得到数据中的所有日期。
    2、对于每个子数组,计算其中非 NaN 值的平均值。可以使用 nanmean 函数计算平均值,该函数会忽略 NaN 值
    3、对于每个子数组,计算其中 NaN 值的比例。可以使用 isnan 函数判断哪些元素为 NaN,然后使用 sum 函数计算 NaN 值的数量。
    4、对于每个子数组,判断其中 NaN 值的比例是否大于 40%。如果是,则该子数组的平均值为无效值
    下面是具体的代码实现

    % 带有 NaN 值的逐半小时平均数据
    data = [1 2 NaN NaN 5 NaN NaN 8 9 NaN 10 11];
    
    % 时间戳,假设每个时间戳间隔为半小时
    timestamps = datetime('now') - hours(length(data)/2:-0.5:0.5);
    
    % 按照日期划分数据
    dates = dateshift(timestamps, 'start', 'day');
    unique_dates = unique(dates);
    daily_data = cell(length(unique_dates), 1);
    for i = 1:length(unique_dates)
        daily_data{i} = data(dates == unique_dates(i));
    end
    
    % 计算日均值
    daily_means = nan(length(unique_dates), 1);
    for i = 1:length(unique_dates)
        daily_means(i) = nanmean(daily_data{i});
    end
    
    % 判断无效值
    threshold = 0.4;
    is_invalid = cellfun(@(x) sum(isnan(x))/length(x) > threshold, daily_data);
    daily_means(is_invalid) = NaN;
    
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