Igor Pro 中如何处理含缺失值或空值的数据？

在 Igor Pro 中处理包含 缺失值或空值（如 NaN）的数据时，可以采取以下策略进行清洗、筛选、插值或排除，以确保后续分析和绘图的准确性。

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一、识别缺失值（NaN）

在 Igor Pro 中，NaN（Not a Number） 通常表示缺失值：

if (numtype(w[i]) == 2)

    // w[i] 是 NaN

endif

numtype(w[i]) == 2 表示该点为 NaN。

二、删除或过滤缺失值

1. 创建不含 NaN 的新波形

Duplicate/O w, w_noNaN

KillPoints w_noNaN, numtype(w_noNaN) == 2

KillPoints 会移除所有值为 NaN 的数据点。

2. 使用条件筛选构建新波形

Make/O/N=(numpnts(w)) newWave

Variable j = 0

Variable i

for(i = 0; i < numpnts(w); i += 1)

    if(numtype(w[i]) != 2)

        newWave[j] = w[i]

        j += 1

    endif

endfor

Redimension/N=(j) newWave

三、用插值法填补缺失值

Igor Pro 支持插值方式填补 NaN，可使用：

Interpolate2/T=1 dstWave, srcWave  // T=1 为线性插值

此命令会自动跳过 NaN 并对其周围数据进行线性插值。

四、在绘图或分析时自动忽略 NaN

Igor Pro 的绘图命令默认跳过 NaN，不会中断连线。例如：

Display w

如果 w 中有 NaN 点，将自动断线而不是报错。

五、计算时排除 NaN

避免 NaN 影响平均值、方差等统计分析：

StatsMean w, numtype(w) != 2

可结合 StatsMean, StatsSD, StatsSkew, StatsKurt 等统计函数使用条件掩码。

六、对二维数据进行处理

对图像矩阵或二维数组进行 NaN 检测或替换：

w[i][j] = (numtype(w[i][j]) == 2) ? 0 : w[i][j]

也可用 ImageTransform 类命令配合掩码进行整体处理。

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