MATLAB 读取csv文件查看数据集数据缺失值行

你可以使用 `readmatrix` 函数读取 csv 文件并将其转换为矩阵，然后使用 `isnan` 函数查找数据集中的缺失值并将其转换为逻辑数组。最后，使用 `any` 函数查找包含缺失值的行。下面是一个示例代码：

% 读取 csv 文件
data = readmatrix('data.csv');

% 查找缺失值并将其转换为逻辑数组
missing_values = isnan(data);

% 查找包含缺失值的行
missing_rows = any(missing_values, 2);

% 显示包含缺失值的行
disp(find(missing_rows));

在这个示例中，`data.csv` 是你要读取的 csv 文件名。`readmatrix` 函数将 csv 文件读取为一个矩阵。`isnan` 函数查找缺失值并将其转换为逻辑数组，其中包含 `true` 和 `false`。`any` 函数查找在每行中是否至少有一个缺失值，如果是，则返回逻辑值 `true`，否则返回 `false`。最后，使用 `find` 函数查找包含缺失值的行，并将它们作为向量显示出来。

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MATLAB 读取csv文件查看数据集数据缺失值列及数量

你可以使用MATLAB自带的csvread函数读取csv文件并将其转换为矩阵，然后使用ismissing函数检查矩阵中的缺失值。以下是一个示例代码：

% 读取csv文件
data = csvread('数据集.csv');

% 检查缺失值
missing_values = sum(ismissing(data));

% 显示缺失值列及数量
disp('缺失值列及数量：');
for i = 1:length(missing_values)
    if missing_values(i) > 0
        disp(['第', num2str(i), '列：', num2str(missing_values(i)), '个']);
    end
end

这段代码将会读取名为“数据集.csv”的文件并将其转换为矩阵。然后，它将使用ismissing函数检查矩阵中的缺失值，并计算每列中缺失值的数量。最后，它将显示所有包含缺失值的列及其数量。

如何使用matlab读取csv数据

可以使用matlab中自带的readtable函数来读取csv数据。具体步骤如下：

1. 打开matlab，新建一个空白的m文件。

2. 在m文件中输入以下代码：

% 读取csv文件
filename = '文件路径.csv'; % 将文件路径改为实际的文件路径
T = readtable(filename);
disp(T);

3. 将代码中的“文件路径.csv”改为实际的csv文件路径，然后运行程序。

4. 运行后，matlab会读取csv文件的数据，并在命令窗口中显示出来。

注意事项：

1. csv文件必须以逗号分隔，且第一行为表头。

2. 如果csv文件中包含中文字符，需要在matlab中设置编码格式，否则可能会出现乱码。可以使用以下代码设置编码格式：

opt = detectImportOptions(filename);
opt = setvartype(opt, "char");
opt.CharacterEncoding = "UTF-8";
T = readtable(filename, opt);

3. 如果csv文件中包含缺失数据，可以使用以下代码将缺失值转换为NaN：

T = readtable(filename, 'MissingValue', NaN);