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 A
Вар
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 A
X
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 A
переменные. replacedata
сначала горизонтально конкатенирует A
переменные 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))