rmmissing

欠損エントリを削除

構文

R = rmmissing(A)

R = rmmissing(A,dim)

R = rmmissing(___,Name=Value)

[R,TF] = rmmissing(___)

説明

R = rmmissing(A) は、欠損エントリを配列または table から削除します。A がベクトルの場合、rmmissing は欠損データを含むすべてのエントリを削除します。A が行列または table の場合、rmmissing は欠損データを含むすべての行を削除します。

欠損値は、A のデータ型にしたがって定義されます。

• NaN — double、single、duration および calendarDuration

• NaT — datetime

• <missing> — string

• <undefined> — categorical

• {''} — 文字ベクトルの cell

A が table の場合、各変数のデータ型がその変数の欠損値を定義します。

rmmissing の機能を対話的に使用するには、ライブ スクリプトに [外れ値データの削除] タスクを追加します。

R = rmmissing(A,dim) は、動作する対象の A の次元を指定します。既定では、rmmissing はサイズが 1 に等しくない最初の次元に沿って動作します。

R = rmmissing(___,Name=Value) は、1 つ以上の名前と値の引数を使用して、欠損エントリを削除するための追加のパラメーターを指定します。たとえば、rmmissing(A,MinNumMissing=n) を使用して、少なくとも n 個の欠損値を含む A の行を削除できます。

[R,TF] = rmmissing(___) は、A の削除された行または列に対応する logical ベクトルも返します。

例

ベクトルの欠損エントリ

欠損エントリを含むベクトルを作成し、各欠損エントリを削除します。

A = [1 3 NaN 6 NaN];
R = rmmissing(A)

R = 1×3

     1     3     6

table 内の複数のデータ型

複数のデータ型をもつ table から不完全な行を削除します。

まず、categorical、double および string のデータ型を含む複数の変数をもつ table を作成します。

A = table([missing; "Jones"; "Lopez"],[45; 32; NaN],categorical([missing; "CA"; "MA"]),[6051; 7234; NaN], ...
    VariableNames=["Name" "Age" "State" "ID"])

A=3×4 table
      Name       Age       State        ID 
    _________    ___    ___________    ____

    <missing>     45    <undefined>    6051
    "Jones"       32    CA             7234
    "Lopez"      NaN    MA              NaN

table から欠損データを含むすべての行を削除します。

R = rmmissing(A)

R=1×4 table
     Name      Age    State     ID 
    _______    ___    _____    ____

    "Jones"    32      CA      7234

table 変数 Age または ID から欠損値がある行だけを削除します。

R2 = rmmissing(A,DataVariables=["Age" "ID"])

R2=2×4 table
      Name       Age       State        ID 
    _________    ___    ___________    ____

    <missing>    45     <undefined>    6051
    "Jones"      32     CA             7234

あるいは、関数 isnumeric を使用して、動作対象の数値変数を識別します。

R3 = rmmissing(A,DataVariables=@isnumeric)

R3=2×4 table
      Name       Age       State        ID 
    _________    ___    ___________    ____

    <missing>    45     <undefined>    6051
    "Jones"      32     CA             7234

行列の列内の複数の欠損エントリ

欠損データをもつ行列を作成し、2 つ以上の欠損値がある列 (2 番目の次元) をすべて削除します。新しい行列と、A の削除された列を示す logical 行ベクトルを返します。

A = [NaN NaN 5 3 NaN 5 7 NaN 9 2;
     8 9 NaN 1 4 5 6 5 NaN 5;
     NaN 4 9 8 7 2 4 1 NaN 3]

A = 3×10

   NaN   NaN     5     3   NaN     5     7   NaN     9     2
     8     9   NaN     1     4     5     6     5   NaN     5
   NaN     4     9     8     7     2     4     1   NaN     3

[R,TF] = rmmissing(A,2,MinNumMissing=2)

R = 3×8

   NaN     5     3   NaN     5     7   NaN     2
     9   NaN     1     4     5     6     5     5
     4     9     8     7     2     4     1     3

TF = 1×10 logical array

   1   0   0   0   0   0   0   0   1   0

table 内の非標準欠損値

table を作成し、-99 として定義されている欠損エントリを削除します。削除する欠損エントリの位置を示す logical 変数 loc の table を作成します。

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

次に、rmmissing で名前と値の引数 MissingLocations を使用して、既知の欠損エントリの位置を指定します。欠損エントリが削除されたデータに加えて、削除された行を示す logical ベクトルを返します。

[R,TF] = rmmissing(T,MissingLocations=loc)

R=3×3 table
    A    B    C
    _    _    _

    4    0    4
    9    6    2
    3    1    8

TF = 5×1 logical array

   1
   0
   0
   1
   0

欠損しているタイムスタンプの削除

一部の行時間が欠損している timetable を作成します。次に、rmmissing が timetable データ変数に対して演算を行わないように指定して、タイムスタンプが欠損している行を削除します。

T=timetable(hours([1 NaN 2 3 NaN 4])',[1 NaN NaN 2 5 1]')

T=6×1 timetable
     Time     Var1
    ______    ____

    1 hr        1 
    NaN hr    NaN 
    2 hr      NaN 
    3 hr        2 
    NaN hr      5 
    4 hr        1 

R = rmmissing(T,DataVariables={})

R=4×1 timetable
    Time    Var1
    ____    ____

    1 hr      1 
    2 hr    NaN 
    3 hr      2 
    4 hr      1 

入力引数

A — 入力データ

ベクトル | 行列 | 文字ベクトルの cell 配列 | table | timetable

入力データ。ベクトル、行列、文字ベクトルの cell 配列、または数値変数をもつ table か timetable として指定します。

• A が timetable の場合、rmmissing(A) は A の欠損データを含む行をすべて削除し、対応する時間ベクトル要素も削除します。時間ベクトルに NaT または NaN が含まれる場合、rmmissing(A) はそれを時間ベクトルから削除し、A の対応する行も削除します。

• A が cell 配列、または cell 配列変数をもつ table の場合、ismissing は cell 配列が文字ベクトルを含む場合のみ欠損要素を検出します。

データ型: single | double | char | string | table | timetable | cell | categorical | datetime | duration | calendarDuration

dim — 演算の対象の配列次元

1 | 2

演算の対象の配列次元。1 または 2 を指定します。次元を指定しない場合、既定値はサイズが 1 でない最初の配列次元です。

m 行 n 列の入力行列配列 A を考えます。

• rmmissing(A,1) は、欠損データを含んでいる A の行を削除。

  

• rmmissing(A,2) は、欠損データを含んでいる A の列を削除。

  

入力データが table または timetable の場合、dim はサポートされず、演算は各 table 変数または timetable 変数に沿って個別に行われます。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

例: rmmissing(A,DataVariables=["Temperature" "Altitude"]) は、A の行のうち Temperature または Altitude 変数に欠損データが含まれるものを削除します。

MinNumMissing — 欠損エントリの最小数

1 (既定値) | 非負の整数スカラー

行または列を削除するために必要な欠損エントリの最小数。非負の整数スカラーとして指定します。既定値は 1 です。行または列内の欠損エントリの数が MinNumMissing の値より小さい場合、rmmissing はその行または列を削除せずに欠損値を保持します。

例: rmmissing(A,MinNumMissing=6)

MissingLocations — 既知の欠損エントリ インジケーター

ベクトル | 行列 | table | timetable

R2024b 以降

既知の欠損エントリ インジケーター。logical ベクトル、行列、あるいは logical 変数を含む table または timetable として指定します。値が 1 (true) の要素は、A の欠損エントリの位置を示します。値が 0 (false) の要素は、非欠損エントリを示します。

MissingLocations を指定した場合、rmmissing は標準の欠損値を使用しません。代わりに、既知の欠損エントリ インジケーターの要素を使用して、欠損エントリを定義します。

MissingLocations がベクトルまたは行列の場合、A と同じサイズでなければなりません。MissingLocations が table または timetable の場合は、演算対象の入力 table 変数と同じサイズと名前をもつ logical 変数を含めなければなりません。

データ型: logical | table | timetable

DataVariables — 演算の対象とする table 変数

table 変数名 | スカラー | ベクトル | cell 配列 | パターン | 関数ハンドル | table vartype 添字

演算の対象とする table 変数。次の表のオプションのいずれかとして指定します。DataVariables の値は、入力 table 内の欠損値を調べる変数を示します。

DataVariables で指定されていない table 内の他の変数は、欠損値を調べずに出力に渡されます。

インデックス方式	指定する値	例
変数名	string スカラーまたは文字ベクトル string 配列または文字ベクトルの cell 配列 pattern オブジェクト	"A" または 'A' — A という名前の変数 ["A" "B"] または {'A','B'} — A および B という名前の 2 つの変数 "Var"+digitsPattern(1) — "Var" の後に数字 1 桁が続く名前の変数
変数インデックス	table 内の変数の位置を参照するインデックス番号 数値のベクトル logical ベクトル。通常、このベクトルの長さは変数の数と同じですが、末尾の 0 (false) 値は省略できます。	3 — table の 3 番目の変数 [2 3] — table の 2 番目と 3 番目の変数 [false false true] — 3 番目の変数
関数ハンドル	入力として table 変数を取り、logical スカラーを返す関数ハンドル	@isnumeric — 数値を含んでいるすべての変数
変数の型	指定した型の変数を選択する vartype 添字	vartype("numeric") — 数値を含んでいるすべての変数

例: rmmissing(T,DataVariables=["Var1" "Var2" "Var4"])

出力引数

R — 欠損エントリが削除されたデータ

ベクトル | 行列 | 文字ベクトルの cell 配列 | table | timetable

欠損エントリが削除されたデータ。ベクトル、行列、文字ベクトルの cell 配列、table または timetable として返されます。R のサイズは削除された行または列の数に依存します。

TF — 削除されたエントリのインジケーター

ベクトル

削除されたエントリのインジケーター。ベクトルとして返されます。値 1 (true) は A の削除された行または列に対応します。値 0 (false) は変更されていない行または列に対応します。TF の向きとサイズは、A および動作対象の次元に依存します。

データ型: logical

ヒント

• 入力データが構造体配列、または文字ベクトル以外の cell 配列である場合、rmmissing はいずれのエントリも削除しません。構造体配列から欠損エントリを削除するには、関数 structfun を使用して、構造体の各フィールドに rmmissing を適用します。文字ベクトル以外の cell 配列から欠損エントリを削除するには、関数 cellfun を使用して、cell 配列の各 cell に rmmissing を適用します。

代替機能

ライブ エディター タスク

rmmissing の機能を対話的に使用するには、ライブ スクリプトに [欠損データの削除] タスクを追加します。

拡張機能

tall 配列

メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

rmmissing 関数は tall 配列をサポートしていますが、以下の使用上の注意および制限があります。

• 名前と値の引数 DataVariables では関数ハンドルを指定できません。

• rmmissing(A,2) は tall table ではサポートされません。

• MissingLocations の値を table または timetable にすることはできません。

詳細については、tall 配列を参照してください。

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• table 入力の場合、dim は 1 と等しくなければなりません。

• 名前と値の引数 MissingLocations はサポートされていません。

GPU コード生成

GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

使用上の注意および制限については、「C/C++ コード生成」セクションを参照してください。GPU コード生成にも同様の、使用上の注意および制限が適用されます。

スレッドベースの環境

MATLAB® の backgroundPool を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool を使用してコードを高速化します。

rmmissing 関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

rmmissing 関数は、GPU 配列を完全にサポートします。GPU 上で関数を実行するには、入力データを gpuArray (Parallel Computing Toolbox) として指定します。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

分散配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。

rmmissing 関数は分散配列をサポートしますが、次の使用上の注意および制限があります。

• MissingLocations 引数では、table または timetable の入力はサポートされていません。

詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

バージョン履歴

R2016b で導入

R2024b: 欠損エントリの位置の定義

既知の欠損エントリ インジケーターを使用して、入力データの欠損エントリの位置を定義します。名前と値の引数 MissingLocations を logical ベクトルまたは行列として、あるいは logical 変数を含む table または timetable として指定することで、標準欠損値を検出するのではなく、欠損エントリの位置を定義できます。以前は、MissingLocations はベクトルまたは行列としてしか指定できませんでした。

R2022b: 標準欠損値がない文字配列

文字配列には、標準欠損値の既定の定義がありません。このため、rmmissing は、空白文字の配列要素 (' ') を非欠損として扱います。たとえば、rmmissing(['a'; ' ']) は ['a'; ' '] を返します。以前は、['a'] を返していました。

R2022a: 標準欠損値がないデータ型の受け入れ

rmmissing は、標準欠損値の既定の定義をもたない入力データ型に対しエラーを返さなくなりました。

このような入力に対して MATLAB がスローしていたエラーを使用するコード (try/catch ブロック内のコードなど) は、そうしたエラーをキャッチしなくなる可能性があります。

参考

関数

• ismissing | standardizeMissing | anymissing | fillmissing | fillmissing2 | isnan | isnat | rmoutliers

ライブ エディター タスク

• 欠損データの削除

アプリ

• データ クリーナー

トピック

• ライブ エディター タスクを使用した乱雑なデータのクリーニングと極値の検索
• MATLAB 内の欠損データ