Класс: набор данных
(Не Рекомендуемый) переменные набора данных Replace
dataset тип данных не рекомендуется. Чтобы работать с гетерогенными данными, используйте MATLAB®
table тип данных вместо этого. Смотрите MATLAB table документация для получения дополнительной информации.
B = replacedata(A,X)
B = replacedata(A,X,vars)
B = replacedata(A,fun)
B =
replacedata(A,fun,vars)
B = replacedata(A,X) создает массив набора данных B с теми же переменными как массив набора данных A, но с данными для тех переменных, замененных по условию в массиве X. replacedata создает каждую переменную в B использование одного или нескольких столбцов от X, в порядке. X должен иметь столько же столбцов сколько общее количество столбцов во всех переменных в A, и столько же строк сколько A имеет наблюдения.
B = replacedata(A,X,vars) создает массив набора данных B с теми же переменными как массив набора данных A, но с данными для переменных задан в vars замененный по условию в массиве X. Остающиеся переменные в B копии соответствующих переменных в AВар положительное целое число, вектор положительных целых чисел, вектора символов, массива строк, массива ячеек из символьных векторов или логического вектора. Каждая переменная в B имеет столько же столбцов сколько соответствующая переменная в AX должен иметь столько же столбцов сколько общее количество столбцов во всех переменных, заданных в vars.
B = replacedata(A,fun) или B =
replacedata(A,fun,vars) создает массив набора данных B путем применения функционального fun к значениям в Aпеременные. replacedata сначала горизонтально конкатенирует Aпеременные в единый массив, затем применяет функциональный fun. Заданные переменные в A должен иметь типы и размеры, совместимые с конкатенацией. fun указатель на функцию, который принимает один входной массив и возвращает массив с одинаковым числом строк и столбцами как вход.
data = dataset({rand(3,3),'Var1','Var2','Var3'})
% Use ZSCORE to normalize each variable in a dataset array
% separately, by explicitly extracting and transforming the
% data, and then replacing it.
X = double(data);
X = zscore(X);
data = replacedata(data,X)
% Equivalently, provide a handle to ZSCORE.
data = replacedata(data,@zscore)
% Use ZSCORE to normalize each observation in a dataset
% array separately by creating an anonymous function.
data = replacedata(data,@(x) zscore(x,[],2))