Класс: набор данных
Создайте массив набора данных
Тип данных dataset может быть удален в будущем релизе. Чтобы работать с гетерогенными данными, используйте тип данных MATLAB® table вместо этого. Смотрите MATLAB документация table для получения дополнительной информации.
A = dataset(varspec,'ParamName',Value)
A = dataset('File',filename,'ParamName',Value)
A = dataset('XLSFile',filename,'ParamName',Value)
A = dataset('XPTFile',xptfilename,'ParamName',Value)
A = dataset( создает массив набора данных varspec,'ParamName',Value)A с помощью метода ввода переменной рабочей области varspec и одна или несколько дополнительных пар имя/значение (см. Название параметра / Пары Значения).
Метод ввода varspec может быть одним или несколькими из следующего:
Var переменная рабочей области. dataset использует имя рабочей области для имени переменной в A. Чтобы включать несколько переменных, задайте VAR_1, VAR_2..., VAR_N. Переменные могут быть массивами любого размера, но все переменные должны иметь одинаковое число строк. VAR может также быть выражением. В этом случае dataset автоматически создает имя по умолчанию.
{VAR, name} — переменная рабочей области, VAR и имя переменной, name. dataset использует name в качестве имени переменной. Чтобы включать несколько переменных и имен, задайте {VAR_1, name_1}, {VAR_2, name_2}..., {VAR_N, name_N}.
{VAR, name_1, ..., name_m} — m - переменная рабочей области с колоннами, VAR. dataset использует имена name_1, ..., name_m как имена переменных. Необходимо включать имя для каждого столбца в VAR. Каждый столбец становится отдельной переменной в A.
Можно объединить эти методы ввода включать как многие переменные и имена по мере необходимости. Имена должны быть допустимыми, уникальными идентификаторами MATLAB. Например, введите комбинации, смотрите Примеры. Поскольку дополнительные пары имя/значение видят Входные параметры.
Чтобы преобразовать числовые массивы, массивы ячеек, массивы структур или таблицы к массивам набора данных, можно также использовать (соответственно):
Массивы набора данных могут содержать встроенные типы или объекты массивов как переменные. Объекты массивов должны реализовать каждое следующее:
Стандартная индексация круглой скобки MATLAB формы var(i,...), где i является числовым или логическим вектором, соответствующим строкам переменной
Метод size с аргументом dim
Метод vertcat
A = dataset('File', создает массив набора данных filename,'ParamName',Value)A из данных в столбцах в текстовом файле, заданном filename. Переменные в A имеют тип double, если данные в соответствующем столбце файла, после заголовка столбца, являются совершенно числовыми; в противном случае переменные в A являются массивами ячеек из символьных векторов. dataset преобразовывает пустые поля в любой NaN (для числовой переменной) или пустой символьный вектор (для переменной с символьным знаком). dataset игнорирует незначительный пробел в файле. Вы не можете задать и файл и переменные рабочей области, как введено. Смотрите Пары имя/значение для получения дополнительной информации.
A = dataset('XLSFile', создает массив набора данных filename,'ParamName',Value)A из данных в столбцах в электронной таблице Excel®, заданной filename. Переменные в A имеют тип double, если данные в соответствующем столбце электронной таблицы, после заголовка столбца, являются совершенно числовыми; в противном случае переменные в A являются массивами ячеек из символьных векторов. Смотрите Пары имя/значение для получения дополнительной информации.
A = dataset('XPTFile', создает массив набора данных из файла формата SAS® XPORT. Имена переменных от файла формата XPORT сохраняются. Типы числовых данных в файле формата XPORT сохраняются, но все другие типы данных преобразованы в массивы ячеек из символьных векторов. Формат XPORT позволяет 28 пропускать типы данных. xptfilename,'ParamName',Value)dataset представляет их в файле прописной буквой, '.' или '_'. dataset преобразовывает все недостающие данные в значения NaN в A. Смотрите Пары имя/значение для получения дополнительной информации.
Задайте один или несколько следующих пар имя/значение при построении набора данных:
|
Массив строк или массив ячеек |
|
Массив строк или массив ячеек |
Пары имя/значение, доступные при использовании текстовых файлов как входные параметры:
|
Вектор символов или скаляр строки указание на столбцы разделения символа в файле. Значения
|
|
Вектор символов формата или скаляр строки, как принято |
|
Числовое значение, указывающее на количество строк, чтобы пропустить в начале файла. Значение по умолчанию: |
|
Задает символы, чтобы обработать как пустой символьный вектор в числовом столбце. Значения могут быть символьным массивом, массивом строк или массивом ячеек из символьных векторов. Параметр применяется только к числовым столбцам в файле; |
Пары имя/значение, доступные при использовании текстовых файлов или электронных таблиц Excel как входные параметры:
|
Логическое значение, указывающее или ( |
|
Логическое значение, указывающее или ( При чтении из файла формата |
Пары имя/значение, доступные при использовании электронных таблиц Excel, как введено:
|
Значение положительной скалярной величины типа |
|
Вектор символов или скаляр строки формы |
Создайте массив набора данных из переменных рабочей области, включая имена наблюдения:
load cereal cereal = dataset(Calories,Protein,Fat,Sodium,Fiber,Carbo,... Sugars,'ObsNames',Name) cereal.Properties.VarDescription = Variables(4:10,2);
Создайте массив набора данных из одной, переменной рабочей области мультис колоннами, определяя имена переменных для каждого столбца:
load cities
categories = cellstr(categories);
cities = dataset({ratings,categories{:}},...
'ObsNames',cellstr(names))Загрузите данные из текста или файла электронной таблицы
patients = dataset('File','hospital.dat',...
'Delimiter',',','ReadObsNames',true)
patients2 = dataset('XLSFile','hospital.xls',...
'ReadObsNames',true)Загрузите данные о пациентах из файла CSV hospital.dat и храните информацию в массиве dataset с именами наблюдения, данными первым столбцом в данных (терпеливая идентификация):
patients = dataset('file','hospital.dat', ...
'format','%s%s%s%f%f%f%f%f%f%f%f%f', ...
'Delimiter',',','ReadObsNames',true);
Можно также загрузить данные, не задавая формат. dataset автоматически создаст переменные dataset, которые являются или массивами double или массивами ячеек из символьных векторов, в зависимости от содержимого файла:
patients = dataset('file','hospital.dat',...
'delimiter',',',...
'ReadObsNames',true);Сделайте {0,1} - оцененный номинал переменной smoke и измените метки на 'No' и 'Yes':
patients.smoke = nominal(patients.smoke,{'No','Yes'});
Добавьте новые уровни в smoke как заполнители для более подробных историй курильщиков:
patients.smoke = addlevels(patients.smoke,...
{'0-5 Years','5-10 Years','LongTerm'});
Принятие некурящих никогда не курило, повторно маркируйте уровень 'No':
patients.smoke = setlabels(patients.smoke,'Never','No');
Исключите недифференцируемый уровень 'Yes' из smoke:
patients.smoke = droplevels(patients.smoke,'Yes'); Warning: OLDLEVELS contains categorical levels that were present in A, caused some array elements to have undefined levels.
Обратите внимание на то, что у курильщиков теперь есть неопределенный уровень.
Установите каждого курильщика на один из новых уровней именем наблюдения:
patients.smoke('YPL-320') = '5-10 Years';cell2dataset | mat2dataset | struct2dataset | tdfread | textscan | xlsread