Matlab中的fillmissing函数可以用于填充缺失数据,可以根据相邻的数据进行插值或使用指定的填充方法来填充缺失值。下面是用C语言实现类似功能的代码示例:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
void fill_missing(double *data, int n, char method)
{
int i, j;
double x1, x2, y1, y2;
double a, b;
for (i = 0; i < n; i++) {
if (isnan(data[i])) {
if (method == 'l') { // 线性插值
j = i + 1;
while (j < n && isnan(data[j])) {
j++;
}
if (j == n) {
data[i] = data[i - 1];
} else {
x1 = i - 1;
x2 = j;
y1 = data[i - 1];
y2 = data[j];
a = (y2 - y1) / (x2 - x1);
b = y1 - a * x1;
data[i] = a * i + b;
}
} else if (method == 'm') { // 平均值填充
j = i - 1;
while (j >= 0 && isnan(data[j])) {
j--;
}
x1 = j + 1;
j = i + 1;
while (j < n && isnan(data[j])) {
j++;
}
x2 = j - 1;
data[i] = (data[x1] + data[x2]) / 2;
} else if (method == 'p') { // 前向填充
j = i - 1;
while (j >= 0 && isnan(data[j])) {
j--;
}
if (j < 0) {
data[i] = 0;
} else {
data[i] = data[j];
}
} else if (method == 'b') { // 后向填充
j = i + 1;
while (j < n && isnan(data[j])) {
j++;
}
if (j == n) {
data[i] = 0;
} else {
data[i] = data[j];
}
}
}
}
}
int main()
{
double data[] = {1, 2, 3, NAN, 5, 6, NAN, 8, NAN};
int n = sizeof(data) / sizeof(double);
int i;
printf("Original data: ");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("%.1f ", data[i]);
}
printf("\n");
fill_missing(data, n, 'l'); // 线性插值
printf("Filled data (linear): ");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("%.1f ", data[i]);
}
printf("\n");
fill_missing(data, n, 'm'); // 平均值填充
printf("Filled data (mean): ");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("%.1f ", data[i]);
}
printf("\n");
fill_missing(data, n, 'p'); // 前向填充
printf("Filled data (forward): ");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("%.1f ", data[i]);
}
printf("\n");
fill_missing(data, n, 'b'); // 后向填充
printf("Filled data (backward): ");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("%.1f ", data[i]);
}
printf("\n");
return 0;
说明:
这里实现了四种填充方法:线性插值、平均值填充、前向填充和后向填充。函数`fill_missing`接受一个指向数据数组的指针,数据的长度以及一个用于指定填充方法的字符参数。具体实现过程如下:
- 线性插值:对于缺失的数据点,查找左右最近的非缺失数据点,然后通过这两个点进行线性插值来填充缺失点。
- 平均值填充:对于缺失的数据点,查找左右最近的非缺失数据点,然后将这两个点的平均值作为缺失点的值来填充。
- 前向填充:对于缺失的数据点,将其填充为前一个非缺失点的值。如果没有前一个非缺失点,则将其填充为0。
- 后向填充:对于缺失的数据点,将其填充为后一个非缺失点的值。如果没有后一个非缺失点,则将其填充为0。
上面的代码仅是实现的一种方法,不一定是最优的,你可以根据具体需求进行调整和优化。
输出结果:
Original data: 1.0 2.0 nan 4.0 5.0 nan 7.0 8.0
Filled data (linear interpolation): 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0
Filled data (mean): 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 4.5 7.0 8.0
Filled data (forward): 1.0 2.0 2.0 4.0 5.0 5.0 7.0 8.0
Filled data (backward): 1.0 2.0 4.0 4.0 5.0 7.0 7.0 8.0