[num,txt,raw]=xlsread('D:\matlab data\PM2.5 original data.xlsx','PM2.5 original')，读取数据后如何去掉raw中的NaN的列和行，给出matlab代码

可以使用 `isnan()` 函数判断哪些位置是 NaN，然后将这些行和列从 `raw` 中删除。以下是一个可能的实现：

[num, txt, raw] = xlsread('D:\matlab data\PM2.5 original data.xlsx', 'PM2.5 original');

% 找到包含 NaN 的行和列
nan_rows = any(isnan(num), 2);
nan_cols = any(isnan(num), 1);

% 从 num 中删除这些行和列
num = num(~nan_rows, ~nan_cols);

% 从 txt 中也删除这些行和列
txt(:, nan_cols) = [];
txt(nan_rows, :) = [];

% 从 raw 中删除这些行和列
raw(:, nan_cols) = [];
raw(nan_rows, :) = [];

这个代码假设你读取的数据是存储在 `num` 中的数值数据，存储在 `txt` 中的文本数据，存储在 `raw` 中的原始数据。`isnan()` 函数返回一个与输入矩阵相同大小的逻辑矩阵，其中 NaN 的位置为 1，非 NaN 的位置为 0。使用 `any()` 函数可以在每行和每列中找到至少有一个 NaN 的位置。这些行和列可以通过逻辑索引从数据中删除。