how to calculate mean value in each row of data?

Hello everyone, i want to ask some help with my script.

I have a file with different number of column in each row, and i want to calculate the mean value of each row start from column 4 to end than write it in the new file.

This is my script

clear;
clc;
format short;

f = dir('D:\full_Data_Cryosat_c2p0004.txt');

readlines = @(F)regexp(fileread(F),'\r?\n','split');
    
 for A = 1 : length(f)
    D = f(A).name;
    ff = D(:,19:25);
    S = readlines(D);
    data = cellfun(@(s) sscanf(s, '%f', [1 inf]), S);
    
    mask = cellfun(@length, data) < 4;
    data(mask) = [];  %get rid of lines too short
    
    referensi = cellfun(@(L) L(1), data);
    lat = cellfun(@(L) L(2), data);
    lon = cellfun(@(L) L(3), data);
    means = cellfun(@(L) mean(L(4:end), 'omitnan'), data);
    msl = [referensi(:), lat(:), lon(:), means(:)];
    file_name = ['Msl_' ff];
    dlmwrite(file_name, msl, 'delimiter', '\t');
 end

But i'm facing an error like this

Error using cellfun

Non-scalar in Uniform output, at index 1, output 1.

Set 'UniformOutput' to false.

Error in script_msl (line 13)

data = cellfun(@(s) sscanf(s, '%f', [1 inf]), S);

Thanks for helping me

Answer 1

[Cris LaPierre]

Use mean and specify the dimension (1=down rows, 2=across columns)

• M = mean(A,dim)

[Retno Purwaningsih]

But, its still error to read the file cause the different number of column and the exsisting of NaN value in the file. Could you help me to find the solution in that problem. I used the readlines and cellfun but still doesn't work and used isnan to read the NaN value and still doesn't work too

[Cris LaPierre]

Set the nanflag to 'omitnan'. I would use the following. The data is loaded into a table. See this page on how to access it.

data = readtable('full_Data_Cryosat_c2p0004.txt','NumHeaderLines',0)

data = 493×31 table
    Var1      Var2       Var3     Var4     Var5     Var6     Var7     Var8     Var9     Var10    Var11    Var12    Var13    Var14    Var15    Var16    Var17    Var18    Var19    Var20    Var21    Var22    Var23    Var24    Var25    Var26    Var27    Var28    Var29    Var30    Var31
    ____    ________    ______    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____    _____

       0    0.039486    143.25    0.732    1.021      0.2    0.073    0.476    0.407    0.652     0.64    0.795    1.439    1.308    1.078    1.112    0.487    1.529    0.943    1.295    1.115    0.966     NaN     1.11     1.112    0.837    0.844    1.05     0.785    0.64     0.959
       1    -0.07534    143.23    0.858    0.419    0.422    0.372    1.325    0.635     1.24    1.386      NaN    0.993    1.102    0.727      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
      -1      0.0969    143.25     0.91    0.344    0.578    0.511     1.28    1.124    0.862    1.465    1.051    0.685      NaN    0.766      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
      10    -0.64947    143.17    0.791    0.341    0.776    0.849    1.236      NaN    1.434    1.194      NaN    1.132    1.112    1.096    0.835      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
     -10     0.61362    143.31    0.912      NaN    0.862    0.532    1.385    0.813    1.242    1.231    1.475    1.062    0.689     0.99    1.132      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
     100     -6.0991    142.61      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
    -100      6.1252    143.88      NaN    1.943    1.984    0.595    1.274    2.056    2.005    1.651    2.193    1.735    1.837    1.306     1.26    0.795      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
     101     -6.1764     142.6      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
    -101      6.1826    143.88      NaN    0.562    0.602    1.224    1.995     1.58    2.066    1.953    1.797    1.406    1.164    1.351    1.118      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
     102     -6.2338    142.59      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
    -102        6.24    143.89    0.973    1.009    0.795    1.121     2.18    1.886    2.391    1.907    1.682     1.43    1.466    1.247      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
     103     -6.2912    142.59      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
    -103      6.2974     143.9    1.476    1.286    0.782    1.215    1.907    1.682    2.161    2.026    1.861    1.325    1.386    1.356    0.788      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
     104     -6.3486    142.58      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
    -104      6.3548     143.9    1.042    0.749    0.364    1.322    2.062    1.639     2.33    2.013    1.856    1.276    1.475    1.461      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN
     105      -6.406    142.57      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN      NaN       NaN      NaN      NaN     NaN       NaN     NaN       NaN

mData = mean(data{:,4:end},2,'omitnan')

mData = 493×1

0.8743 0.8617 0.8705 0.9815 1.0271 NaN 1.5872 NaN 1.4015 NaN

[Retno Purwaningsih]

i used the readtable and got error

Error using readtable (line 198)

Invalid parameter name: NumHeaderLines.

Error in kode_coba (line 8)

data=readtable('full_Data_Cryosat_c2p0004.txt','NumHeaderLines',0)

[Cris LaPierre]

Ah, I see you are using R2017a. The syntax was slightly different back then.

data = readtable('full_Data_Cryosat_c2p0004.txt','HeaderLines',0)
mData = mean(data{:,4:end},2,'omitnan')

[Retno Purwaningsih]

yeasss that absolutely work !!! Thank youu so much for helping me ^^