rploader

Средство чтения файлов Аналитики RavenPack News

Синтаксис

d = rploader(filename)
d = rploader(filename,Name,Value)
[d,h] = rploader(___)

Описание

пример

d = rploader(filename) читает содержимое файла данных RavenPack® News Analytics, заданного filename, и возвращает содержимое в переменной d MATLAB®.

пример

d = rploader(filename,Name,Value) читает содержимое файла с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

пример

[d,h] = rploader(___) читает содержимое файла и получает информацию о заголовке h в файле с помощью любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Откройте Инструмент Канала Данных RavenPack и создайте файл данных Аналитики RavenPack News. Получившийся файл является разделенным от запятой файлом. Открытый MATLAB. Перейдите к папке, где файл данных Аналитики RavenPack News расположен.

Считайте данные в файле данных Аналитики RavenPack News filename. Здесь, файл содержит данные об Аналитике Global Macro News.

filename = '2014-11-macro.csv';

d = rploader(filename);

d является таблицей, которая содержит данные об Аналитике RavenPack News.

Отобразите первые четыре столбца первой записи данных.

d(1,1:4)
ans = 

       TIMESTAMP_UTC        RP_ENTITY_ID    ENTITY_TYPE    ENTITY_NAME
    ____________________    ____________    ___________    ___________

    24-Nov-2014 00:00:05    'F33A73'        'CMDT'         'Iron Ore' 

d является таблицей с заголовком, который содержит имена столбцов. Существует одна строка в таблице для каждой записи данных о новостях. Здесь, первые четыре столбца задают событие 24 ноября 2014 о Железной руде.

Перечислите столбцы в данных.

d.Properties.VariableNames
ans = 

  Columns 1 through 4

    'TIMESTAMP_UTC'    'RP_ENTITY_ID'    'ENTITY_TYPE'    'ENTITY_NAME'

  Columns 5 through 8

    'POSITION_NAME'    'RP_POSITION_ID'    'COUNTRY_CODE'    'RELEVANCE'

  Columns 9 through 13

    'TOPIC'    'GROUP'    'TYPE'    'SUB_TYPE'    'PROPERTY'

  Columns 14 through 19

    'EVALUATION_METHOD'    'MATURITY'    'CATEGORY'    'ESS'    'AES'    'AEV'

  Columns 20 through 24

    'ENS'    'ENS_SIMILARITY_GAP'    'ENS_KEY'    'ENS_ELAPSED'    'G_ENS'

  Columns 25 through 27

    'G_ENS_SIMILARITY...'    'G_ENS_KEY'    'G_ENS_ELAPSED'

  Columns 28 through 31

    'EVENT_SIMILARITY...'    'NEWS_TYPE'    'SOURCE'    'RP_STORY_ID'

  Columns 32 through 34

    'RP_STORY_EVENT_I...'    'RP_STORY_EVENT_C...'    'PRODUCT_KEY'

Для получения дополнительной информации о каждом столбце в таблице, см. Обзор Руководства пользователя и Сервиса Аналитики RavenPack News в Обзоре Зоны Разработчика RavenPack.

Откройте Инструмент Канала Данных RavenPack и создайте файл данных Аналитики RavenPack News. Получившийся файл является разделенным от запятой файлом. Открытый MATLAB. Перейдите к папке, где файл данных Аналитики RavenPack News расположен.

Считайте данные в файле данных Аналитики RavenPack News filename. Здесь, файл содержит данные об Аналитике Global Macro News. Именем сущности Аналитики RavenPack News является Железная руда.

filename = '2014-11-macro.csv';

d = rploader(filename,'entity_name',{'Iron Ore'});

d является таблицей, которая содержит данные об Аналитике RavenPack News для Железной руды.

Отобразите первые четыре столбца первой записи данных.

d(1,1:4)
ans = 

       TIMESTAMP_UTC        RP_ENTITY_ID    ENTITY_TYPE    ENTITY_NAME
    ____________________    ____________    ___________    ___________

    24-Nov-2014 00:00:05    'F33A73'        'CMDT'         'Iron Ore' 

d является таблицей с заголовком, который содержит имена столбцов. Существует одна строка в таблице для каждой записи данных о новостях. Здесь, первые четыре столбца задают событие 24 ноября 2014 о Железной руде.

Перечислите столбцы в данных.

d.Properties.VariableNames
ans = 

  Columns 1 through 4

    'TIMESTAMP_UTC'    'RP_ENTITY_ID'    'ENTITY_TYPE'    'ENTITY_NAME'

  Columns 5 through 8

    'POSITION_NAME'    'RP_POSITION_ID'    'COUNTRY_CODE'    'RELEVANCE'

  Columns 9 through 13

    'TOPIC'    'GROUP'    'TYPE'    'SUB_TYPE'    'PROPERTY'

  Columns 14 through 19

    'EVALUATION_METHOD'    'MATURITY'    'CATEGORY'    'ESS'    'AES'    'AEV'

  Columns 20 through 24

    'ENS'    'ENS_SIMILARITY_GAP'    'ENS_KEY'    'ENS_ELAPSED'    'G_ENS'

  Columns 25 through 27

    'G_ENS_SIMILARITY...'    'G_ENS_KEY'    'G_ENS_ELAPSED'

  Columns 28 through 31

    'EVENT_SIMILARITY...'    'NEWS_TYPE'    'SOURCE'    'RP_STORY_ID'

  Columns 32 through 34

    'RP_STORY_EVENT_I...'    'RP_STORY_EVENT_C...'    'PRODUCT_KEY'

Для получения дополнительной информации о каждом столбце в таблице, см. Обзор Руководства пользователя и Сервиса Аналитики RavenPack News в Обзоре Зоны Разработчика RavenPack.

Откройте Инструмент Канала Данных RavenPack и создайте файл данных Аналитики RavenPack News. Получившийся файл является разделенным от запятой файлом. Открытый MATLAB. Перейдите к папке, где файл данных Аналитики RavenPack News расположен.

Считайте данные в файле данных Аналитики RavenPack News filename. Здесь, файл содержит данные об Аналитике Global Macro News. Считайте 5 000 записей в файле данных, запускающемся в номере записи 10,000.

filename = '2014-11-macro.csv';

d = rploader(filename,'start',10000,'records',5000);

d является таблицей, которая содержит данные об Аналитике RavenPack News.

Отобразите первые четыре столбца первой записи данных.

d(1,1:4)
ans = 

       TIMESTAMP_UTC        RP_ENTITY_ID    ENTITY_TYPE        ENTITY_NAME     
    ____________________    ____________    ___________    ____________________

    24-Nov-2014 07:58:38    '0037F3'        'ORGA'         'State of Rajasthan'

d является таблицей с заголовком, который содержит имена столбцов. Существует одна строка в таблице для каждой записи данных о новостях. Здесь, первые четыре столбца задают событие 24 ноября 2014 о состоянии Раджастхана.

Перечислите столбцы в данных.

d.Properties.VariableNames
ans = 

  Columns 1 through 4

    'TIMESTAMP_UTC'    'RP_ENTITY_ID'    'ENTITY_TYPE'    'ENTITY_NAME'

  Columns 5 through 8

    'POSITION_NAME'    'RP_POSITION_ID'    'COUNTRY_CODE'    'RELEVANCE'

  Columns 9 through 13

    'TOPIC'    'GROUP'    'TYPE'    'SUB_TYPE'    'PROPERTY'

  Columns 14 through 19

    'EVALUATION_METHOD'    'MATURITY'    'CATEGORY'    'ESS'    'AES'    'AEV'

  Columns 20 through 24

    'ENS'    'ENS_SIMILARITY_GAP'    'ENS_KEY'    'ENS_ELAPSED'    'G_ENS'

  Columns 25 through 27

    'G_ENS_SIMILARITY...'    'G_ENS_KEY'    'G_ENS_ELAPSED'

  Columns 28 through 31

    'EVENT_SIMILARITY...'    'NEWS_TYPE'    'SOURCE'    'RP_STORY_ID'

  Columns 32 through 34

    'RP_STORY_EVENT_I...'    'RP_STORY_EVENT_C...'    'PRODUCT_KEY'

Для получения дополнительной информации о каждом столбце в таблице, см. Обзор Руководства пользователя и Сервиса Аналитики RavenPack News в Обзоре Зоны Разработчика RavenPack.

Откройте Инструмент Канала Данных RavenPack и создайте файл данных Аналитики RavenPack News. Получившийся файл является разделенным от запятой файлом. Открытый MATLAB. Перейдите к папке, где файл данных Аналитики RavenPack News расположен.

Считайте данные в файле данных Аналитики RavenPack News filename. Считайте данные с 24 ноября 2014 до 25 ноября 2014. Здесь, файл содержит данные об Аналитике Equities News.

filename = '2014-11-equities.csv';

d = rploader(filename,'date',{'11/24/2014','11/25/2014'});

d является таблицей, которая содержит данные об Аналитике RavenPack News.

Отобразите первые четыре столбца первой записи данных.

d(1,1:4)
ans = 

       TIMESTAMP_UTC        RP_ENTITY_ID    ENTITY_TYPE           ENTITY_NAME        
    ____________________    ____________    ___________    __________________________

    24-Nov-2014 00:00:04    '355013'        'COMP'         'Panoramic Resources Ltd.'

d является таблицей с заголовком, который содержит имена столбцов. Существует одна строка в таблице для каждой записи данных о новостях. Здесь, первые четыре столбца задают событие 24 ноября 2014 о компании.

Перечислите столбцы в данных.

d.Properties.VariableNames
ans = 

  Columns 1 through 4

    'TIMESTAMP_UTC'    'RP_ENTITY_ID'    'ENTITY_TYPE'    'ENTITY_NAME'

  Columns 5 through 8

    'POSITION_NAME'    'RP_POSITION_ID'    'COUNTRY_CODE'    'RELEVANCE'

  Columns 9 through 13

    'TOPIC'    'GROUP'    'TYPE'    'SUB_TYPE'    'PROPERTY'

  Columns 14 through 19

    'EVALUATION_METHOD'    'MATURITY'    'CATEGORY'    'ESS'    'AES'    'AEV'

  Columns 20 through 24

    'ENS'    'ENS_SIMILARITY_GAP'    'ENS_KEY'    'ENS_ELAPSED'    'G_ENS'

  Columns 25 through 27

    'G_ENS_SIMILARITY...'    'G_ENS_KEY'    'G_ENS_ELAPSED'

  Columns 28 through 31

    'EVENT_SIMILARITY...'    'NEWS_TYPE'    'SOURCE'    'RP_STORY_ID'

  Columns 32 through 35

    'RP_STORY_EVENT_I...'    'RP_STORY_EVENT_C...'    'PRODUCT_KEY'    'COMPANY'

  Columns 36 through 43

    'ISIN'    'CSS'    'NIP'    'PEQ'    'BEE'    'BMQ'    'BAM'    'BCA'

  Columns 44 through 46

    'BER'    'ANL_CHG'    'MCQ'

Для получения дополнительной информации о каждом столбце в таблице, см. Обзор Руководства пользователя и Сервиса Аналитики RavenPack News в Обзоре Зоны Разработчика RavenPack.

Откройте Инструмент Канала Данных RavenPack и создайте файл данных Аналитики RavenPack News. Получившийся файл является разделенным от запятой файлом. Открытый MATLAB. Перейдите к папке, где файл данных Аналитики RavenPack News расположен.

Считайте данные в файле данных Аналитики RavenPack News filename. Здесь, файл содержит данные об Аналитике Global Macro News. Считайте 5 000 записей в файле данных, запускающемся в номере записи 10,000.

filename = '2014-11-macro.csv';

[d,h] = rploader(filename,'start',10000,'records',5000);

d является таблицей, которая содержит данные об Аналитике RavenPack News.

h является массивом ячеек, который содержит информацию о заголовке.

Отобразите информацию о заголовке.

h
h = 

    'TIMESTAMP_UTC'
    'RP_ENTITY_ID'
    'ENTITY_TYPE'
    'ENTITY_NAME'
    'POSITION_NAME'
    'RP_POSITION_ID'
    'COUNTRY_CODE'
    'RELEVANCE'
    'TOPIC'
    'GROUP'
    'TYPE'
    'SUB_TYPE'
    'PROPERTY'
    'EVALUATION_METHOD'
    'MATURITY'
    'CATEGORY'
    'ESS'
    'AES'
    'AEV'
    'ENS'
    'ENS_SIMILARITY_GAP'
    'ENS_KEY'
    'ENS_ELAPSED'
    'G_ENS'
    'G_ENS_SIMILARITY_GAP'
    'G_ENS_KEY'
    'G_ENS_ELAPSED'
    'EVENT_SIMILARITY_KEY'
    'NEWS_TYPE'
    'SOURCE'
    'RP_STORY_ID'
    'RP_STORY_EVENT_INDEX'
    'RP_STORY_EVENT_COUNT'
    'PRODUCT_KEY'

Для получения дополнительной информации см. Обзор Руководства пользователя и Сервиса Аналитики RavenPack News в Обзоре Зоны Разработчика RavenPack.

Входные параметры

свернуть все

Файл данных Аналитики RavenPack News, заданный как вектор символов или скаляр строки. Чтобы создать этот файл, используйте Инструмент Канала Данных RavenPack, чтобы экспортировать данные о новостях в разделенный от запятой файл.

Типы данных: char | string

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'date',{'11/24/2014'}

Дата или диапазон дат, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'date' и массива ячеек или массива строк. Если вы задаете одну дату, rploader возвращает данные о новостях в течение дня, заданного скаляром строки, вектором символов, номером даты или массивом datetime в массиве ячеек. Чтобы задать диапазон дат, используйте 'date' и массив строк, который содержит два скаляра строки или массив ячеек, который содержит два вектора символов, числа даты или массивы datetime, разделенные запятой. Даты в диапазоне дат являются содержащими.

Пример: 'date',{'11/24/2014','11/25/2014'}

Типы данных: cell | string

Идентификатор сущности Аналитики RavenPack News, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'rp_entity_id' и массив ячеек одного или нескольких векторов символов или массива строк. Векторы символов или скаляры строки обозначают идентификаторы сущности RavenPack. Для получения дополнительной информации об идентификаторах сущности RavenPack, см. Обзор Руководства пользователя и Сервиса Аналитики RavenPack News в Обзоре Зоны Разработчика RavenPack.

Пример: 'rp_entity_id',{'F33A73'}

Типы данных: cell

Имя сущности Аналитики RavenPack News, заданное как пара, разделенная запятой, состоящая из 'entity_name' и массив ячеек одного или нескольких векторов символов или массив строк скаляров строки, которые обозначают имена сущности RavenPack. Для получения дополнительной информации об именах сущности RavenPack, см. Обзор Руководства пользователя и Сервиса Аналитики RavenPack News в Обзоре Зоны Разработчика RavenPack.

Пример: 'entity_name',{'Iron Ore'}

Типы данных: cell

Чтение смещения, заданного в виде числа, чтобы обозначить запись, из которой можно начать считывать данные об Аналитике RavenPack News в файле данных.

Пример: 'start',100

Типы данных: double

Количество записей, чтобы читать в файле данных, заданном в виде числа.

Пример: 'records',5000

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Данные об Аналитике RavenPack News, возвращенные как таблица. Если никакие данные о соответствии не найдены на основе заданных аргументов пары "имя-значение", d возвращается как пустое дважды.

Информация о заголовке, возвращенная как массив ячеек. Информация о заголовке содержит заголовки каждого столбца в возвращенных данных d.

Введенный в R2015b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте