求第i行数据的平均值和标准差。（注意缺失值，采用nanmean,nanstd）

假设你要求一个名为`data`的矩阵的第i行数据的平均值和标准差，可以使用以下代码：

% 获取第i行数据
row_data = data(i, :);

% 计算平均值和标准差
mean_row = nanmean(row_data); % 忽略NaN值
std_row = nanstd(row_data); % 忽略NaN值

在这个代码中，使用索引`i`获取矩阵的第i行数据，并使用`nanmean`和`nanstd`函数计算平均值和标准差。如果矩阵中存在NaN值，则这些值将被忽略。

相关问题

将csv文件存成excel文件，采用xlsread将数据读入matlab 。按照天数循环，取出第i行数据。 求第i行数据的平均值和标准差。（注意缺失值，采用nanmean,nanstd） 。去极值，令大于中位数+3*标准差的数据等于中位数+3*标准差，小于中位数-3*标准差的数据等于中位数-3*标准差。 再求出去极值后的平均值和标准差。（因子值-平均值）/标准差 即为Z值

好的，我明白了。这是一个数据处理的问题，需要用到 Matlab。下面是处理流程和代码示例：

1. 将 csv 文件存为 Excel 文件

filename_csv = 'data.csv';
filename_xls = 'data.xlsx';
data = readtable(filename_csv);
writetable(data, filename_xls, 'Sheet', 'data');

2. 读取 Excel 文件中的数据

filename_xls = 'data.xlsx';
[data, txt, raw] = xlsread(filename_xls, 'data');

3. 循环取出每天的数据，并计算平均值和标准差

num_days = size(data, 1);
mean_values = nan(num_days, 1);
std_values = nan(num_days, 1);

for i = 1:num_days
    day_data = data(i, :);
    mean_values(i) = nanmean(day_data);
    std_values(i) = nanstd(day_data);
end

4. 去极值，并重新计算平均值和标准差

median_values = nanmedian(data, 2);
new_mean_values = nan(num_days, 1);
new_std_values = nan(num_days, 1);
for i = 1:num_days
    day_data = data(i, :);
    median_value = median_values(i);
    std_value = std_values(i);
    upper_limit = median_value + 3 * std_value;
    lower_limit = median_value - 3 * std_value;
    day_data(day_data > upper_limit) = upper_limit;
    day_data(day_data < lower_limit) = lower_limit;
    new_mean_values(i) = nanmean(day_data);
    new_std_values(i) = nanstd(day_data);
end

5. 计算 Z 值

z_values = (data - new_mean_values) ./ new_std_values;

以上是一种实现方式，你可以根据实际情况进行调整。希望能对你有帮助！

python求csv文件行平均值并填补缺失值

以下是Python代码，可以对CSV文件中的每一行进行平均值计算，并且填充缺失值：

import csv

def fill_missing(data):
    """
    填充缺失值为该行的平均值
    """
    row_avg = sum(data) / len(data)
    for i in range(len(data)):
        if data[i] == '':
            data[i] = row_avg
    return data

def row_average(filename):
    """
    计算CSV文件中每一行的平均值
    """
    with open(filename, 'r') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        rows = []
        for row in reader:
            rows.append(row)
        header = rows[0]
        data = rows[1:]
        for i in range(len(data)):
            data[i] = [float(x) if x != '' else x for x in data[i]]
            data[i] = fill_missing(data[i])
            avg = sum(data[i]) / len(data[i])
            data[i].append(avg)
        header.append('Average')
        data.insert(0, header)
    with open(filename, 'w') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerows(data)

使用方法：

1. 将以上函数保存为一个Python文件（如average.py）。
2. 在命令行或终端中使用以下命令导入该函数：

   from average import row_average

3. 调用该函数并传入需要处理的CSV文件路径：

   row_average('data.csv')

其中，'data.csv' 为需要处理的CSV文件路径。

执行完毕后，将会在原CSV文件中添加一个名为 'Average' 的列，并将每一行的平均值填入该列中。缺失值将会被填充为该行的平均值。