Igor Pro 如何处理缺失数据或无效值？

在 Igor Pro 中，处理缺失数据（missing data）或无效值（invalid values）是数据清洗和分析前的重要步骤。Igor 没有专门的“NA”标记，但通常使用特殊值（如 NaN）来表示缺失或无效数据。以下是常用方法：

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1. 识别缺失值

NaN（Not a Number） 是 Igor 中表示无效数据的通用方式。

使用 numtype() 函数可以检测 NaN 或无限值：

if (numtype(y[i]) == 2)  // 判断是否为NaN

2. 删除包含 NaN 的数据点

如果想创建一个不含无效值的新波形：

Make/N=(n) cleanY

Variable j = 0

for(i = 0; i < n; i += 1)

    if (numtype(y[i]) != 2)

        cleanY[j] = y[i]

        j += 1

    endif

endfor

Redimension/N=(j) cleanY  // 去除空余部分

3. 用平均值、中位数等替代缺失值

例如用均值填补 NaN：

Variable meanVal = mean(y)

for(i = 0; i < n; i += 1)

    if (numtype(y[i]) == 2)

        y[i] = meanVal

    endif

endfor

4. 在拟合、绘图或统计中自动跳过无效值

多数 Igor 内置函数（如 CurveFit, StatsMean, Display）会自动忽略 NaN 数据，不会报错。

5. 批量替换非法值（如 -999）为 NaN

for(i = 0; i < n; i += 1)

    if (y[i] == -999)

        y[i] = NaN

    endif

endfor

6. 筛选有效区间进行分析

也可以使用逻辑掩码（mask）筛选有效值：

Make/N=(n) mask

mask = numtype(y) != 2

然后只处理 mask 为 1 的数据。

以上是深圳市理泰仪器有限公司小编为您讲解的Igor Pro 如何处理缺失数据或无效值的介绍，想要咨询Igor软件其他问题请联系15301310116（微信同号）。