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我如何将单元格数组转换为数组在Matlab中？

我已经从Matlab的Excel文件中读取了一些数据。 单元arrays已经生成如下： x={'11', 'NaN', 'NaN', '13', 24} 我想将单元格数组转换为数字matrix（用于其他所需的计算），并将数字matrix中的“NaN”元素转换为零。 我该怎么做？ 谢谢。

在MATLAB中的单元格arrays中查找“NaN”字符

我从一个导入的excel file寻找Nan的cell array 。 导入excel file到cell array ，当我双击Nan ，在一些文件中我有Char和其他导入的Excel文件我有双胞胎存储NaN 。 对于double版本我没有任何问题，我将使用这个function： Out = (cellfun(@(x) any(isnan(x)),cell_array)) 但是如果我用Char Nan s的这个函数，我找不到任何Nan 。 所有的Out值都是零。 什么问题，我该如何解决？

当double.NaN存在时，SpreadsheetGear的SetArray为double

我有一个简单的testing场景，其中包含两个单元格（C2 / C3）的电子表格，数组公式为： {=NaNTest()} 我简化的CustomFunction如下所示： public class NaNTest : CustomFunctions.Function { public NaNTest() : this( "NaNTest" ) { } public NaNTest( string name ) : base( name, CustomFunctions.Volatility.Invariant, CustomFunctions.ValueType.Variant ) { } public override void Evaluate( CustomFunctions.IArguments a, CustomFunctions.IValue r ) { var result = new double[ 1, 2 ]; result[ 0, 0 ] = […]

Pythonpandasread_excel dtype str在读取或通过to_csv写入时，用空白（''）replacenan

Python版本：Python 2.7.13 :: Anaconda自定义（64位）pandas版本：pandas 0.20.2 你好， 我有一个相当简单的要求。 我想阅读一个Excel文件，并写入一个特定的工作表到CSV文件。 在编写csv文件时，应将源Excel文件中的空白值作为空白处理/写入。 但是，我的空白logging总是写入输出文件的“南”。 （没有引号） 我通过方法读取Excel文件 read_excel（xlsx，sheetname ='sheet1'，dtype = str） 我指定dtype，因为我有一些列是数字，但应被视为string。 （否则，他们可能会失去前导0等），即我想读取每个细胞的确切值。 现在我通过to_csv（output_file，index = False，mode ='wb'，sep ='，'，encoding ='utf-8'）输出.csv文件。 但是，我的结果csv文件包含来自excel文件的所有空白单元格的nan。 我错过了什么？ 我已经尝试过.fillna（''，inplace = True）函数，但似乎没有对我的数据做任何事情。 我也尝试将参数na_rep =''添加到to_csv方法，但没有成功。 谢谢你的帮助！ 附录：请在下面find一个可重复的例子。 请在下面find一个可重复的示例代码。 请首先用2列创build一个新的Excel文件，内容如下：COLUMNA COLUMNB COLUMNC 01testing02testing 03testing （我将这个Excel文件保存到c：\ test.xls请注意，列B的第一行和第三行以及列C的第二行是空的/空的） 现在这是我的代码： import pandas as pd xlsx = pd.ExcelFile('c:\\test.xlsx') df = pd.read_excel(xlsx, sheetname='Sheet1', dtype = […]

pandas read_excel：nan值强迫其他人在同一列转换为浮动

比方说，我有以下的Excel文件被读取： 我想要的是一个简单的解决scheme（最好是单行），可以读取excel，使date转换为str （或至lessint ），空白值是nan或nat或任何可以由pd.isnull检测到的pd.isnull 。 如果我使用df = pd.read_excel(file_path) ，我得到的是 df Out[8]: 001002.XY 600123.AB 123456.YZ 555555.GO ipo_date 20100203.0 20150605 NaN 20090501.0 delist_date NaN 20170801 NaN NaN 所以大pandas认为空白细胞就是NaN ，这很好，但是宠物们认为所有其他的值都是被迫float64 ，即使它们只是str或int s。 （ 编辑 ：似乎如果一列，如列[1] ，没有nan ，那么其他值将不会被迫float 。但在我的情况下，大多数列delist_date空白，因为大多数股票有一个IPOdate，但尚未被除牌。） 对于我所知道的，我尝试了dtype=str关键字arg，它给了我 df Out[10]: 001002.XY 600123.AB 123456.YZ 555555.GO ipo_date 20100203 20150605 nan 20090501 delist_date nan 20170801 nan nan 看起来不错？ 的确，date现在已经str ，但有一点可笑的是，现在的nan已经变成了string了！ […]

Python Pandas read_excel不识别空单元格

我的Excel表格： AB 1 first second 2 3 4 xy 5 zj Python代码： df = pd.read_excel (filename, parse_cols=1) 返回正确的输出： first second 0 NaN NaN 1 NaN NaN 2 xy 3 zj 如果我想只工作与第二列 df = pd.read_excel (filename, parse_cols=[1]) 返回： second 0 y 1 j 我会有关于空excel行（即我的df中的NaN）的信息，即使我只使用特定的列。 如果输出松散的NaN信息，则不好，例如，对于skiplines paramater等 谢谢

我如何摆脱MATLAB中的NaNs？

当我使用cell2mat时，我有许多空单元格显示为NaN的cell2mat ，但问题是当我需要获得平均值时，我无法使用它，因为它显示NaN错误。 在Excel中它忽略了NaN值，所以我怎样在MATLAB中做同样的事情呢？ 另外，我正在用xlswrite写一个文件： xlswrite('test.xls',M); 我有除了1以外的所有行的数据。我怎么写： M(1,:) = ('time', 'count', 'length', 'width') 换句话说，我想M(1,1)='time' ， M(1,2)='count' ，等等。 我有从M(2,1)到M(10,20) 。 我怎样才能做到这一点？