为什么在matlab中将某一列数据变为分类变量时总会出现undefined类别

在Matlab中将某一列数据变为分类变量时出现undefined类别，通常是因为该列数据中存在缺失值。分类变量要求每个取值都必须有一个类别标签，但是如果存在缺失值，Matlab就无法确定这些缺失值的类别标签，因此会创建一个undefined类别来表示这些缺失值。

解决办法是先将该列数据中的缺失值填充或删除，再将其转换为分类变量，这样就可以避免出现undefined类别了。可以使用Matlab中的函数如fillmissing和rmmissing来填充或删除缺失值。例如，可以使用以下代码将某一列数据中的缺失值删除后再转换为分类变量：

data = readtable('data.csv');
col = data(:, 'Column_Name');
col = rmmissing(col); % 删除缺失值
col = categorical(col); % 转换为分类变量

其中，'Column_Name'是要转换为分类变量的列名。

相关问题

matlab中将某一列数据变为分类变量时出现undefined类别

在 MATLAB 中将某一列数据变为分类变量时出现 undefined 类别，这通常是因为该列数据中存在 NaN 或 Inf 值所导致的。NaN 和 Inf 值无法被分类变量识别，因此会被自动归类为 undefined 类别。

要解决此问题，可以使用 MATLAB 中的 isnan 和 isinf 函数来判断数据中是否存在 NaN 或 Inf 值，并将其去除或替换为其他数值，例如：将 NaN 值替换为 0，将 Inf 值替换为一个较大的数值。

下面是一个示例代码：

data = [1 2 3 NaN 5 Inf 7 8];
nanidx = isnan(data);
data(nanidx) = 0;
infidx = isinf(data);
data(infidx) = 10^6;
categories = categorical(data);

在上述代码中，首先定义了一个包含 NaN 和 Inf 值的数据列 data，然后使用 isnan 和 isinf 函数将 NaN 和 Inf 值分别标记为 true，然后将 NaN 值替换为 0，将 Inf 值替换为一个较大的数值，最后使用 categorical 函数将数据转换为分类变量。

matlab将表格中某一列字符变成分类变量

可以使用 `categorical` 函数将表格中的某一列字符转换为分类变量。假设表格名为 `table1`，需要将第二列字符转换为分类变量，可以使用以下代码：

table1.Var2 = categorical(table1.Var2);

其中，`Var2` 是表格中第二列的变量名。执行以上代码后，`table1.Var2` 就变成了分类变量。