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？

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;

表格的链接给一个

该回答引用ChatGPT

如有疑问 可以回复我
假设数据已经被存储在一个名为“data”的矩阵中，其中每一行表示一个时间点的逐半小时平均值，包括日期和时间，每一列表示不同的测量值。为了计算每一天的平均值，可以使用以下代码：

% 读取数据
data = readmatrix('data.csv');

% 将日期转换为 MATLAB 的日期序列
dates = datenum(data(:,1));

% 将NaN值替换为0
data(isnan(data)) = 0;

% 计算每一天的总和和有效值的数量
daySum = accumarray(floor(dates),data(:,2:end),[],@sum);
dayValidCount = accumarray(floor(dates),data(:,2:end)~=0,[],@sum);

% 计算每一天的平均值，如果无效值的数量大于40%，则将该天的平均值设置为NaN
dayMean = daySum./dayValidCount;
dayMean(dayValidCount./size(data,2) < 0.6) = NaN;

% 将结果保存为一个csv文件
csvwrite('day_mean.csv', dayMean);

参考GPT和自己的思路，可以使用MATLAB内置的函数来实现按条件筛选数据求日均值。

首先，可以使用readtable函数将数据读入MATLAB，并将时间戳转换为MATLAB的datetime格式。假设数据文件名为data.csv，时间戳所在的列名为Time，平均值所在的列名为Avg，可以使用以下代码：

data = readtable('data.csv');
data.Time = datetime(data.Time, 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');

然后，可以使用day函数提取每个数据点对应的日期，并将数据按日期进行分组：

dates = day(data.Time);
groupedData = splitapply(@(x) {x}, data, dates);

现在groupedData是一个cell数组，每个元素包含一个日期的数据。接下来，可以循环遍历每个日期的数据，按条件筛选数据并求平均值：

dailyAverages = NaN(size(groupedData));
for i = 1:length(groupedData)
    dailyData = groupedData{i};
    nanRatio = sum(isnan(dailyData.Avg)) / height(dailyData);
    if nanRatio > 0.4
        dailyAverages(i) = NaN;
    else
        dailyAverages(i) = mean(dailyData.Avg, 'omitnan');
    end
end

在上述代码中，isnan函数用于判断数据是否为NaN，sum函数用于计算NaN值的数量，height函数用于获取数据表的行数，mean函数用于计算平均值，'omitnan'选项用于忽略NaN值。

最终，dailyAverages将包含每个日期的平均值，其中无效值将被替换为NaN。

可以使用Matlab中提供的函数，如isnan和find等函数来按条件筛选数据，然后使用mean函数来计算日均值，具体步骤如下：

Step1： 使用isnan函数获取所有NaN值，结果保存在logical变量中；

Step2： 根据logical变量中的内容筛选出所
方法一：
1.使用Matlab內置函數find和isnan查找並確定每個每日數據中NaN值的數量。
2.使用Matlab內置函數mean計算每日的均值，同時忽略NaN值。
3.判斷每日的NaN值數量是否大於40%，如果大於則將該日的均值視為無效。

方法二
方法一：
1、可以使用Matlab的find函数，找出NaN数值的索引号，即把所有NaN找出来存入一个矩阵中。
2、使用Matlab的 reshape 函数，把该矩阵进行拉伸，拉伸成一列，每一行有48个元素。这样可以将一天的数据进行拆分。
3、对拆分出来的数首先可以根据要求，对原始数据进行筛选，只将符合要求的数据放在同一个变量中：

% 提取符合条件的数据
data_valid = rawdata(~isnan(rawdata));

% 按照每天进行筛选
num_data = length(rawdata); % 数据总数
num_day = num_data/48; % 天数
samples= reshape(data_valid, 48, num_day); %
使用Matlab的find命令可以帮助筛选NaN值。此外，除此之外，可以使用nanmean函数求出该数据集的日均值，nanmean函数会自动跳过NaN值计算，无需再进行筛选。

对每一天的数据值，可以先使用find命令找出NaN值个数，然后与总数相首先，可以利用Matlab的函数reshape和nanmean来求解。

1.首先使用reshape函数将原始数据重新排列为一天48次采样的结果，比如对于一张88天的数据，可以重构成一张88x48的矩阵，同时可以将nan值的元素改为0，这样处理后的矩阵中的每可以使用Matlab的for循环语句，判断每一天的NaN值数量是否超过40%，如果没有，就将当天的所有有效值累加求和，有效值的个数也记录下来，然后除以有效值的个数，得到当天的平均值。

• 请看👉 ：用matlab做日期筛选