在 Igor Pro 中，處理缺失數(shù)據(jù)（missing data）或無(wú)效值（invalid values）是數(shù)據(jù)清洗和分析前的重要步驟。Igor 沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的“NA”標(biāo)記，但通常使用特殊值（如 NaN）來(lái)表示缺失或無(wú)效數(shù)據(jù)。以下是常用方法：

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1. 識(shí)別缺失值

NaN（Not a Number） 是 Igor 中表示無(wú)效數(shù)據(jù)的通用方式。

使用 numtype() 函數(shù)可以檢測(cè) NaN 或無(wú)限值：

if (numtype(y[i]) == 2)  // 判斷是否為NaN

2. 刪除包含 NaN 的數(shù)據(jù)點(diǎn)

如果想創(chuàng)建一個(gè)不含無(wú)效值的新波形：

Make/N=(n) cleanY

Variable j = 0

for(i = 0; i < n; i += 1)

    if (numtype(y[i]) != 2)

        cleanY[j] = y[i]

        j += 1

    endif

endfor

Redimension/N=(j) cleanY  // 去除空余部分

3. 用平均值、中位數(shù)等替代缺失值

例如用均值填補(bǔ) NaN：

Variable meanVal = mean(y)

for(i = 0; i < n; i += 1)

    if (numtype(y[i]) == 2)

        y[i] = meanVal

    endif

endfor

4. 在擬合、繪圖或統(tǒng)計(jì)中自動(dòng)跳過(guò)無(wú)效值

多數(shù) Igor 內(nèi)置函數(shù)（如 CurveFit, StatsMean, Display）會(huì)自動(dòng)忽略 NaN 數(shù)據(jù)，不會(huì)報(bào)錯(cuò)。

5. 批量替換非法值（如 -999）為 NaN

for(i = 0; i < n; i += 1)

    if (y[i] == -999)

        y[i] = NaN

    endif

endfor

6. 篩選有效區(qū)間進(jìn)行分析

也可以使用邏輯掩碼（mask）篩選有效值：

Make/N=(n) mask

mask = numtype(y) != 2

然后只處理 mask 為 1 的數(shù)據(jù)。

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