MATLAB table数据结构（中）

uqHZau · 发表于 2020-12-8 15:29

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table的操作
删除行列
添加行列
合并table
操作列数据
排序
筛选和查找
输出到文件
其它数据类型之间和table相互转换
table的操作
删除行列
删除一个table中的某行只需要对该行置空即可：
% 删除行
>> nasdaq(3,：） =[]
nasdaq =
Symbol       Name       MarketCap    IPOYear
______ ________________ __________ _______

'AAPL' 'Apple Inc'       '$742.63B' 1980
'AMZN' 'Amazon.com Inc' '$173.33B' 1997
以上是nasdaq中的第三行MSFT被删除后的结果。同理，删除一个table中的某列也只需要对该列置空，在上面删除了第三行之后，下面的代码继续删除第2列，于是nasdaq变成一个2行3列的table。
% 删除列
>> nasdaq(:,2) =[]
nasdaq =
Symbol MarketCap    IPOYear
______ __________ _______

'AAPL' '$742.63B' 1980
'AMZN' '$173.33B' 1997
删除列还可以通过Dot的语法，只需对表的VariableName置空即可
% 删除行
>> nasdaq.IPOYear=[]
nasdaq =
Symbol MarketCap
______ __________

'AAPL' '$742.63B'
'AMZN' '$173.33B'
添加行列
沿用上节中的Nasdaq的数据，假设我们要给表中添加一列，名字叫做Sector,该列关于公司的文字的描述，可以通过Dot语法来完成
% 添加列
nasdaq.Sector={'Computer Manufacturing';...
            'Consumer Services';...
            'Computer Software'}
注意，这里等式的右边是一个列向量元胞，结果显示如下：
%  table新增了Sector列
Symbol          Name          MarketCap    IPOYear          Sector
______ _______________________ __________ _______ ________________________
'AAPL' 'Apple Inc'             '$742.63B' 1980    'Computer Manufacturing'
'AMZN' 'Amazon.com Inc'       '$173.33B' 1997    'Consumer Services'
'MSFT' 'Microsoft Corporation' '$346.9B'    1986    'Computer Software'

前节提到，把table中的行数据取出来，该行的数据类型仍然是table。同理，如果想要给table添加一行，该行也必须是一个table，可以通过下面的方法给table添加行：
% 给table添加行
newCell={ 'FB','Facebook Inc.','$ 231.62B',2012,'Computer Software'}
newTable = cell2table(newCell)
newTable.Properties.VariableNames = {'Symbol','Name','MarketCap','IPOYear','Sector'};
newNasdaq =[nasdaq;newTable]
其中第1行先构造一个包含数据的元胞，第二行把该元胞转成一个table，但是尚未指定表头，第三行指定表头，第四行把nasdaq和新建的table进行串接构成新的table。
合并table
合并table可以理解成给已有的table添加多个行或者列。如图Figure.1,Figure.2 所示:
Figure.1 横向合并table Figure.2 纵向合并table 图Figure.1横向合并示例如下，已有两个电话号码簿table, 分别是t1和t2:
t1 =
   Name       Number
_________ ____________

'Abby'    '5086470001'
'Bob'       '5086470002'
'Charlie' '5086470003'
t2 =
   Name       Number
_______ ____________

'Dave'    '5086470004'
'Eric'    '5086470005'
'Frank' '5086470006'
横向合并table可以使用MATLAB的数组串接的语法，如下左做所示；或者直接调用vertzcat函数(table类重载了vercat函数，左边的代码将触发对vercat的调用)，如下代码框右所示：
% 直接串接table
>> new_t =[t1  ; t2]
new_t =
   Name       Number
_________ ____________

'Abby'    '5086470001'
'Bob'       '5086470002'
'Charlie' '5086470003'
'Dave'    '5086470004'
'Eric'    '5086470005'
'Frank'    '5086470006'
% 使用vertcat
>> new_t = vertcat(t1,t2)
new_t =
   Name       Number
_________ ____________

'Abby'    '5086470001'
'Bob'       '5086470002'
'Charlie' '5086470003'
'Dave'    '5086470004'
'Eric'    '5086470005'
'Frank'    '5086470006'
图Figure.2纵向合并示例如下，已有号码簿t1,以及另一个关于办公室和楼号的table
t1 =
   Name       Number
_________ ____________

'Abby'    '5086470001'
'Bob'       '5086470002'
'Charlie' '5086470003'
t3 =
Office Building
______ ________

'331'    'A1'
'201'    'A2'
'328'    'A4'
横向合并table可以使用MATLAB的数组串接语法(这样的直接连接似乎有些不和逻辑，Abby不一定正好对应了331 A1这一行，在Join Table 节中将完善这个例子)，如下做所示
% 直接串接table
>> new_t = [t1,t3]
new_t =
   Name       Number    Office Building
_________ ____________ ______ ________

'Abby'    '5086470001' '331'    'A1'
'Bob'       '5086470002' '201'    'A2'
'Charlie' '5086470003' '328'    'A4'
或者直接调用horzcat函数，如下代码框所示：
% 使用horzcat
>> new_t = horzcat(t1,t3)
new_t =
   Name       Number    Office Building
_________ ____________ ______ ________

'Abby'    '5086470001' '331'    'A1'
'Bob'       '5086470002' '201'    'A2'
'Charlie' '5086470003' '328'    'A4'
操作列数据
沿用NASDAQ表所导入的table：
% nasdaq table原始数据
nasdaq =
Symbol          Name             MarketCap    IPOYear
______ _______________________ __________ _______

'AAPL' 'Apple Inc'             '$742.63B' 1980
'AMZN' 'Amazon.com Inc'          '$173.33B' 1997
'MSFT' 'Microsoft Corporation' '$346.9B'    1986
其中第三列市值一项中的内容是字符串，这节通过去掉MarketCap列数据中的$和B符号，把该列转成Numerical的类型，来演示如何对整列的数据进行操作。前节"访问table中的数据"中提到使用nasdaq.MarketCap访问table数据返回的将是一个元胞数组，所以最简单的对该table的MarketCap列的操作方法是使用cellfun。我们定义如下helper函数帮助去掉字符串开始的$和结尾的B
% helper函数
function out_num = marketcap_helper(in_string)
  out_num = str2num(in_string(2:end-1));
end
然后直接调用cellfun,并且把得到的结果再赋给nasdaq.MarketCap，结果如下：
% 调用cellfun对table列数据进行操作
>> nasdaq.MarketCap = cellfun(@ marketcap_helper,nasdaq.MarketCap)
nasdaq =

Symbol          Name             MarketCap IPOYear
______ _______________________ _________ _______

'AAPL' 'Apple Inc'             742.63    1980
'AMZN' 'Amazon.com Inc'          173.33    1997
'MSFT' 'Microsoft Corporation'    346.9    1986
table类还提供了vaRFun方法来进行列操作，和使用cellfun的区别是，cellfun的处理对象是table中的一部分，即元胞。而varfun处理的对象直接是table对象。下例中对Yahoo股票table的第二列7天的开盘价求均值：
% yhoo的table在命令行的显示
yhoo =
   date    open    high    low    closing    volumn    adjusted
  __________ _____ _____ _____ _______ __________ ________
7.3603e+05 42.57 42.92 42.18 42.68    1.0601e+07 42.68
7.3603e+05    43.6 43.93 42.67 42.98    1.1802e+07 42.98
7.3603e+05 43.98 44.24    43.4 43.44    1.1888e+07 43.44
7.3603e+05 44.18 44.31    43.5 44.16    1.1868e+07 44.16
7.3603e+05 42.08 44.38 41.97 43.99    3.0099e+07 43.99
7.3603e+05    43.7 43.95 42.42 42.62    2.2392e+07 42.62
7.3603e+05 44.06 44.43    43.7 44.11    1.1027e+07 44.11
直接把table的第三列提供给varfun即可，注意varfun的第一个参数是函数句柄，该函数必须能够处理向量的输入
% varfun对表中的列数据进行操作
>> varfun(@mean,yhoo(:,3))
ans =
mean_high
_________

44.023
再举一个例子，观察上表的第一列，其中日期使用整数形式的输出，难以阅读，我们可以通过datestr函数对其第一列做操作，转化成易读的字符形式
% 变换date列的数据格式
>> formatOut = 'dd-mm-yy';
>> yhoo.date = datestr(yhoo.date,formatOut)  % datestr接受table输入
yhoo =
date    open    high    low    closing    volumn    adjusted
________ _____ _____ _____ _______ __________ ________

10-03-15 42.57 42.92 42.18 42.68    1.0601e+07 42.68
09-03-15    43.6 43.93 42.67 42.98    1.1802e+07 42.98
06-03-15 43.98 44.24    43.4 43.44    1.1888e+07 43.44
05-03-15 44.18 44.31    43.5 44.16    1.1868e+07 44.16
04-03-15 42.08 44.38 41.97 43.99    3.0099e+07 43.99
03-03-15    43.7 43.95 42.42 42.62    2.2392e+07 42.62
02-03-15 44.06 44.43    43.7 44.11    1.1027e+07 44.11
有的时候，我们还需要计算一天的股价相对于收盘价的变换范围，下面的程序用最高价减去最低价，并且除以收盘价，并且把得到的结果放到一个新建的列range中去
% range列的数据来自于high low和closing列数据
>>yhoo.range = (yhoo.high - yhoo.low)./yhoo.closing
yhoo =
date    open    high    low    closing    volumn    adjusted range
________ _____ _____ _____ _______ __________ ________  ________
10-03-15 42.57 42.92 42.18 42.68    1.0601e+07 42.68    0.017338
09-03-15    43.6 43.93 42.67 42.98    1.1802e+07 42.98    0.029316
06-03-15 43.98 44.24    43.4 43.44    1.1888e+07 43.44    0.019337
05-03-15 44.18 44.31    43.5 44.16    1.1868e+07 44.16    0.018342
04-03-15 42.08 44.38 41.97 43.99    3.0099e+07 43.99    0.054785
03-03-15    43.7 43.95 42.42 42.62    2.2392e+07 42.62    0.035899
02-03-15 44.06 44.43    43.7 44.11    1.1027e+07 44.11    0.01655
排序
沿用上节"操作列数据"中处理过后的数据，现nasdaq表中第三列中的数据类型，通过调用cellfun函数变成了Numerical
% 调用cellfun对table列数据进行操作
nasdaq =
Symbol          Name             MarketCap IPOYear
______ _______________________ _________ _______

'AAPL' 'Apple Inc'             742.63    1980
'AMZN' 'Amazon.com Inc'          173.33    1997
'MSFT' 'Microsoft Corporation'    346.9    1986
现在我们可以通过调用sortrows函数对三支股票的市值进行从大到小的排序，结果如下
% 根据MarketCap列数据进行排序
>> sorted = sortrows(nasdaq,'MarketCap','descend')
sorted  =
Symbol          Name             MarketCap IPOYear
______ _______________________ _________ _______

'AAPL' 'Apple Inc'             742.63    1980
'MSFT' 'Microsoft Corporation'    346.9    1986
'AMZN' 'Amazon.com Inc'          173.33    1997
筛选和查找
table的下标也接受logical index, 下例选出所有股票中市值大于200B的股票
% 筛选
>> nasdaq(nasdaq.MarketCap>200,：）
ans =
Symbol          Name             MarketCap IPOYear
______ _______________________ _________ _______

'AAPL' 'Apple Inc'             742.63    1980
'MSFT' 'Microsoft Corporation'    346.9    1986
如下选出所有股票中市值大于200B的股票并且在1985年之后IPO的股票
% 筛选
>> nasdaq( (nasdaq.MarketCap>200) & (nasdaq.IPOYear > 1985),：）
ans =
Symbol          Name             MarketCap IPOYear
______ _______________________ _________ _______

'MSFT' 'Microsoft Corporation' 346.9       1986
logical index还可以提供查找功能，下例查找所有行中Symbol='AMZN' 的数据
% 查找
>> nasdaq(strcmp(nasdaq.Symbol,'AMZN'),：）
ans =
Symbol       Name       MarketCap    IPOYear
______ ________________ __________ _______
'AMZN' 'Amazon.com Inc' '$173.33B' 1997
输出到文件
和readtable对应，把一个工作空间中的table写到文件中去可以使用writetable
% writetable
>> nasdaq = readtable('nasdaq.csv')
>> wrietable(nasdaq,'mydata.csv')
writetable默认的分割符是逗号，writetable还可以通过delimiter来设置分割符，下例空格代替逗号
% 指定分隔符
writetable(T,'mydata.txt','Delimiter',' ')
结果如下
% mydata.txt
Symbol Name MarketCap IPOYear
AAPL Apple Inc $742.63B 1980
AMZN Amazon.com Inc $173.33B 1997
MSFT Microsoft Corporation $346.9B 1986
其它数据类型之间和table相互转换
MATLAB支持table和struct,cell,array之间的相互转换。如图Figure.3所示，下面一一介绍：
Figure.3 table和其它数据的转换本节使用数据如表Table.1所示，内容是美元和人民币的货币转换速查表：
Table.1 美元人民币换算表

USD       CNY
1       6.21
5       31.03
10       62.06 先讨论array和table之间的转化，下例第1行用数组a表示表Table.1中的内容，第6行把a转成table,表头的信息需要通过VariableNames来设置
% array2table
>> a = [1  6.21;5 31.03 ;10 62.06 ]
a =
1.0000 6.2100
5.0000 31.0300
10.0000 62.0600
>> t = array2table(a,'VariableNames',{'USD' 'CNY'}) % 通过VariableNames提供表头信息
t =
USD    CNY
___ _____
   1    6.21
   5    31.03
10    62.06

如果把table再转成array，表头的信息将会被剥去
% table2array
>> ap = table2array(t)
ap =
1.0000 6.2100
5.0000 31.0300
10.0000 62.0600
操作如图Figure.4所示:
Figure.4 table和array的转换在讨论struct和table之间的转换，下例第1,2行给struct的field赋向量，来表示表Table.1中的内容，第3行并且把它转成table。
% struct2table
>> s.USD = [1 ; 5 ;10];
>> s.CNY = [6.21 ;31.03; 62.06];
>> t = struct2table(s)    % 输入s是标量
t =
USD    CNY
___ _____
   1    6.21
   5    31.03
10    62.06

struct2table还接受struct是非标量的输入
% struct2table 矢量
s(1).USD = 1;
s(1).CNY = 6.21;
s(2).USD = 5;
s(2).CNY = 31.03;
s(3).USD = 10 ;
s(3).CNY = 62.06

% 输入s是矢量
t = struct2table(s)

s =
1x3 struct array with fields:
USD
CNY
t =
USD    CNY
___ _____
   1    6.21
   5    31.03
10    62.06
把table转成struct,table的表头将自动变成struct的field的名称，得到的是结果是结构体数组。
% table2struct
>> sp = table2struct(t)  % non-scalar struct
sp =
3x1 struct array with fields:
USD
CNY
操作如图Figure.5所示:
Figure.5 table和struct的转换最后讨论cell和table之间的转换，下例用cell表示表Table.3中的内容，并且把它转成table。
Table.3 电话号码簿

姓名       电话号码
Abby       5086470001
Bob       5086470002
Charlie       5086470003
c = {'Abby', '508647001';...
   'Bob','5086470002';...
   'Charlie','5086470003'};
t = cell2table(c,...
'VariableNames',{'Name','Number'})

t =
   Name       Number
_________ ____________
'Abby'    '508647001'
'Bob'       '5086470002'
'Charlie' '5086470003'
把table转成cell,table的表头将自动被剥去
% table2cell
>> c = table2cell(t)
c =
'Abby'    '508647001'
'Bob'       '5086470002'
'Charlie' '5086470003'

CCxiaom · 发表于 2020-12-8 16:19

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