Создание объекта Timetable из файла
TT = readtimetable(filename)
readtimetable определяет формат файла из расширения файла:
.txt, .dat, или .csv для файлов разделенного текста
.xls, .xlsb, .xlsm, .xlsx, .xltm, .xltx, или .ods для файлов электронной таблицы
readtimetable создает одну переменную в TT для каждого столбца в файле и именах переменных чтений из первой строки файла.
readtimetable устанавливает первый столбец типа datetime или duration в табличных данных, чтобы быть временами строки расписания. Остальные столбцы становятся переменными расписания.
TT = readtimetable(___,Name,Value)
Чтобы установить определенные настройки импорта для ваших данных, можно или использовать opts возразите или можно задать пары "имя-значение". Когда вы задаете пары "имя-значение" в дополнение к opts, затем readtimetable поддержки только эти пары "имя-значение":
Текст и параметры электронной таблицы — ReadVariableNamesRowTimes , SampleRate, TimeStepВремя начала
Текст только параметры — DateLocale, Encoding
Электронная таблица только параметры — Sheet, UseExcel
Составьте таблицу из разделенного от запятой текстового файла.
TT = readtimetable('outages.csv');Отобразите сводные данные таблицы. При создании расписания, если вы не задаете параметров в течение времен строки, затем readtimetable функция обнаруживает и определяет первый datetime или переменную длительности в данных, OutageTime, как переменная времен строки. Остающиеся переменные становятся переменными расписания.
summary(TT)
RowTimes:
OutageTime: 1468x1 datetime
Values:
Min 2002-02-01 12:18
Median 2010-03-18 21:05
Max 2014-01-15 02:41
Variables:
Region: 1468x1 cell array of character vectors
Loss: 1468x1 double
Values:
Min 0
Median 180.26
Max 23418
NumMissing 604
Customers: 1468x1 double
Values:
Min 0
Median 75765
Max 5.9689e+06
NumMissing 328
RestorationTime: 1468x1 datetime
Values:
Min 2002-02-07 16:50
Median 2010-03-31 10:54
Max 2042-09-18 23:31
NumMissing 29
Cause: 1468x1 cell array of character vectors
Обнаружьте настройки импорта для текстового файла, задайте типы переменных, и затем создайте расписание из данных.
Создайте объект настроек импорта из файла и исследуйте параметры переменной.
opts = detectImportOptions('outages.csv');
opts.VariableOptionsans =
1x6 heterogeneous VariableImportOptions (TextVariableImportOptions, DatetimeVariableImportOptions, NumericVariableImportOptions) array with properties:
Name
Type
FillValue
TreatAsMissing
QuoteRule
Prefixes
Suffixes
EmptyFieldRule
Измените объект опций задать желаемые типы данных для переменных в данных. Измените типы данных для переменных Region и Cause к категориальному.
opts = setvartype(opts,{'Region','Cause'},{'categorical','categorical'});Используйте readtimetable наряду с опциями возражают, чтобы импортировать расписание. Затем отобразите сводные данные расписания.
TT = readtimetable('outages.csv',opts);
summary(TT)RowTimes:
OutageTime: 1468x1 datetime
Values:
Min 2002-02-01 12:18
Median 2010-03-18 21:05
Max 2014-01-15 02:41
Variables:
Region: 1468x1 categorical
Values:
MidWest 142
NorthEast 557
SouthEast 389
SouthWest 26
West 354
Loss: 1468x1 double
Values:
Min 0
Median 180.26
Max 23418
NumMissing 604
Customers: 1468x1 double
Values:
Min 0
Median 75765
Max 5.9689e+06
NumMissing 328
RestorationTime: 1468x1 datetime
Values:
Min 2002-02-07 16:50
Median 2010-03-31 10:54
Max 2042-09-18 23:31
NumMissing 29
Cause: 1468x1 categorical
Values:
attack 294
earthquake 2
energy emergency 188
equipment fault 156
fire 25
severe storm 338
thunder storm 201
unknown 24
wind 95
winter storm 145
Считайте таблицу из разделенного от запятой текстового файла и создайте расписание с переменной времен строки по вашему выбору.
Создайте, настройки импорта возражают и предварительно просматривают табличные данные.
opts = detectImportOptions('outages.csv'); preview('outages.csv',opts)
ans=8×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________
{'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 {'winter storm' }
{'West' } 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037e+05 2004-04-06 06:10 {'equipment fault'}
{'MidWest' } 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 {'severe storm' }
{'West' } 2003-06-18 02:49 0 0 2003-06-18 10:54 {'attack' }
{'West' } 2004-06-20 14:39 231.29 NaN 2004-06-20 19:16 {'equipment fault'}
{'West' } 2002-06-06 19:28 311.86 NaN 2002-06-07 00:51 {'equipment fault'}
Создайте расписание путем определения RestorationTime переменная, чтобы быть переменной времен строки для расписания. Затем отобразите сводные данные расписания.
TT = readtimetable('outages.csv','RowTimes','RestorationTime'); summary(TT)
RowTimes:
RestorationTime: 1468x1 datetime
Values:
Min 2002-02-07 16:50
Median 2010-03-31 10:54
Max 2042-09-18 23:31
NumMissing 29
Variables:
Region: 1468x1 cell array of character vectors
OutageTime: 1468x1 datetime
Values:
Min 2002-02-01 12:18
Median 2010-03-18 21:05
Max 2014-01-15 02:41
Loss: 1468x1 double
Values:
Min 0
Median 180.26
Max 23418
NumMissing 604
Customers: 1468x1 double
Values:
Min 0
Median 75765
Max 5.9689e+06
NumMissing 328
Cause: 1468x1 cell array of character vectors
Создайте расписание из файла электронной таблицы и отформатируйте входные данные. Например, создайте расписание из файла quarterlyFinances1999To2019.csv, задайте дату начала меток времени и время между каждым из них и удалите символ "$" из данных.
Считайте данные в файле quarterlyFinances1999To2019.csv как расписание. Задайте отрезок времени между временами строки подряд, чтобы быть одним календарным кварталом, начиная в день 1 января 1999. Установите 'PreserveVariableNames' к true сохранить пробел в именах переменных и установить 'TrimNonNumeric' к true удалить символ "$" перед числовыми значениями в данных.
TT = readtimetable("quarterlyFinances1999To2019.csv","TimeStep", calquarters(1),"StartTime", datetime(1999, 1, 1),... "PreserveVariableNames", true, "TrimNonNumeric", true);
Отобразите сводные данные данных.
summary(TT)
RowTimes:
Time: 80x1 datetime
Values:
Min 01-Jan-1999
Median 16-Nov-2008
Max 01-Oct-2018
Variables:
Net Sales: 80x1 double
Values:
Min 35066
Median 1.0407e+05
Max 1.7684e+05
Cost of Sales: 80x1 double
Values:
Min 18106
Median 48624
Max 77742
Gross Margin: 80x1 double
Values:
Min 14563
Median 56719
Max 99097
Research and Development Expenses: 80x1 double
Values:
Min 4904.9
Median 24637
Max 45234
Administrative Expenses: 80x1 double
Values:
Min 1047.4
Median 2015.3
Max 2811.5
Total Operating Expenses: 80x1 double
Values:
Min 5992.5
Median 26518
Max 48045
Net Income: 80x1 double
Values:
Min 7634.3
Median 28586
Max 51051
Total Shares: 80x1 double
Values:
Min 822
Median 1820.5
Max 2710
Earnings per Share: 80x1 double
Values:
Min 6.52
Median 15.515
Max 24.62
readcell | readmatrix | readtable | readvars | timetable | timetable2table | writetimetable