MATLAB table数据结构（中）

uqHZau

1 W/ K0 F! u! k7 ?# n+ Q5 |( ?目录：

% f' b# B& A3 g2 t1 d! `' Gtable的操作
删除行列
8 ~2 ]2 Q; [. e4 r8 d添加行列
3 p! X: R  ]* y# p- U合并table
: [2 ]3 V  D) B& r1 B操作列数据
& u+ E+ r" q% D5 h排序
) V3 ^4 U2 I  K+ k# }筛选和查找
  I6 f9 e4 T" S1 h3 X' a; n输出到文件
' h' [; i6 d+ R) E" H  y3 M其它数据类型之间和table相互转换
table的操作
  L; X. i5 g+ `& {! g; n0 M9 t% Z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
3 v! j, \9 A  q9 [- Z>> nasdaq(3,：） =[]
nasdaq =
    Symbol          Name          MarketCap     IPOYear
    ______    ________________    __________    _______
- q2 c/ N5 k  W0 N4 A, K
% q) o. c) P( `# f# E    'AAPL'    'Apple Inc'         '$742.63B'    1980   
    'AMZN'    'Amazon.com Inc'    '$173.33B'    1997     
以上是nasdaq中的第三行MSFT被删除后的结果。 同理，删除一个table中的某列也只需要对该列置空，在上面删除了第三行之后，下面的代码继续删除第2列，于是nasdaq变成一个2行3列的table。
% 删除列
3 L9 O8 N  k7 A, n/ ]>> nasdaq(:,2) =[]
# Z2 X2 {' i! b/ O3 p: q/ hnasdaq =
    Symbol    MarketCap     IPOYear
5 g" L4 a2 n$ K) e! j7 {/ q    ______    __________    _______
; W6 r. v) f/ A! }* z% |. o
. t! _" O1 k- v1 m    'AAPL'    '$742.63B'    1980   
0 k+ }1 F1 [* S5 L% L    'AMZN'    '$173.33B'    1997     
/ p( c5 E- D8 P  m% E删除列还可以通过Dot的语法，只需对表的VariableName置空即可
! R3 i9 l0 `# }$ @/ M- p' X% 删除行
) s/ V+ R$ l. o% C>> nasdaq.IPOYear=[]
, W. {5 I! _! M0 P5 `nasdaq =
    Symbol    MarketCap
7 o7 W  M$ E8 ]    ______    __________
) _% F8 d- W/ F, \
: S6 b' L( e6 D0 q* W2 n    '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
7 x/ s7 u  r% v2 n2 F5 F0 |7 ?% 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
* x+ p: f: e- _: H% H2 pSymbol            Name             MarketCap     IPOYear             Sector         
______   _______________________   __________    _______    ________________________
'AAPL'   'Apple Inc'               '$742.63B'    1980       'Computer Manufacturing'
'AMZN'   'Amazon.com Inc'          '$173.33B'    1997       'Consumer Services'     
'MSFT'   'Microsoft Corporation'   '$346.9B'     1986       'Computer Software'
; _/ `0 x% F( V( \  
/ U$ M5 e: c) A8 u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
  B9 `4 E! |* ~* V$ u: knewCell={ 'FB','Facebook Inc.','$ 231.62B',2012,'Computer Software'}   
newTable = cell2table(newCell)
newTable.Properties.VariableNames = {'Symbol','Name','MarketCap','IPOYear','Sector'};
9 h  u$ b. B* j  m6 BnewNasdaq =[nasdaq;newTable]  
8 y" j# M! g! }" a) d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。
) X' X: @: M$ a8 v8 N' n+ `" ~合并table
, Y4 h6 P+ H# T8 }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 =
4 ~5 h1 R+ K2 a% I+ {; d; l      Name          Number   
0 s+ d3 P) b4 a8 k1 s- H# u. o    _________    ____________

3 J0 V% o* S. ~# Q- h    'Abby'       '5086470001'
; t2 y  {3 m! b+ F  s# m    'Bob'        '5086470002'
" P$ F# ]6 i( q, ]% |9 \    'Charlie'    '5086470003'  
t2 =
     Name         Number   
# k$ ]0 \7 C  D  h- P" i    _______    ____________

4 n8 z; A- N3 {7 k1 L/ V    'Dave'     '5086470004'
    'Eric'     '5086470005'
    'Frank'    '5086470006'
& L4 M8 O2 p' J8 m9 @3 _, q9 K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：
7 h( H  o8 p$ E( C+ ^% 直接串接table
( k2 a- u/ ]; e- I+ h/ O8 M>> new_t =[t1  ; t2]
new_t =
      Name          Number   
    _________    ____________
: |, L9 b( U' \+ ?
, g1 L  y5 v! Z& j) y6 V    'Abby'       '5086470001'
    'Bob'        '5086470002'
2 d( }! Q" s7 R    'Charlie'    '5086470003'
5 `/ }3 o: m. \. y    'Dave'       '5086470004'
* m% D0 p8 r; J0 S; A/ d    'Eric'       '5086470005'
9 m; i4 _* z- y5 G; E3 L6 m    'Frank'      '5086470006'
& U" i  _% N6 e* R6 X2 y: U% 使用vertcat
>> new_t = vertcat(t1,t2)
. ?; {2 y# P% S3 G9 k% p& t* R& Y6 Cnew_t =
8 t8 l: Z/ d& {      Name          Number   
) Q5 t+ S; w2 ~& I" V( \) n7 v    _________    ____________
% H( p. |1 K8 H! X% |
    'Abby'       '5086470001'
$ x: X! @, ?1 Y' S( X$ g! i& m; t    'Bob'        '5086470002'
$ _1 P& e/ J/ t2 s$ c: t) A# L    'Charlie'    '5086470003'
    'Dave'       '5086470004'
' R0 S4 g9 ^- u% n4 I3 O$ B7 C/ b% V    'Eric'       '5086470005'
; ?% h5 R+ |7 y    '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 =
" g1 M) P3 e! ~% Q9 j( x      Name          Number   
    _________    ____________

% ^: j  r" e$ \    'Abby'       '5086470001'
    'Bob'        '5086470002'
    'Charlie'    '5086470003'
t3 =
    Office    Building
6 P/ M4 M7 \7 ^2 ?6 [2 T    ______    ________

6 A1 H* M. A5 D2 I* U% X    '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
" |. n3 Z* K1 T4 [- J% 直接串接table
- F. p* a, Y% |% @- n6 Z>> new_t = [t1,t3]
new_t =
6 }8 y" y) ~( H; X# p& d/ ]1 k: ~  G7 z      Name          Number       Office    Building
+ J& F/ B) W! X/ b% j) p4 \    _________    ____________    ______    ________

$ s9 h* T% |) V4 X+ R  R    'Abby'       '5086470001'    '331'     'A1'   
- N/ l7 k, X: @! c( k3 O8 t    'Bob'        '5086470002'    '201'     'A2'   
1 \$ D4 b4 H  {    'Charlie'    '5086470003'    '328'     'A4'      
0 B8 l# s3 z4 A# ^+ A: J% n或者直接调用horzcat函数，如下代码框所示：
9 J( U! M. M7 u/ v/ {0 a+ g1 d2 w8 B& B! ]% 使用horzcat
# O7 d9 S" s4 T! A>> new_t = horzcat(t1,t3)
7 }5 v6 B5 R: L+ K4 J& _new_t =
      Name          Number       Office    Building
    _________    ____________    ______    ________

& c8 b: B! ?0 W' U4 o- l    'Abby'       '5086470001'    '331'     'A1'   
    'Bob'        '5086470002'    '201'     'A2'   
    'Charlie'    '5086470003'    '328'     'A4'      
4 r& p" P6 v6 j4 m$ Z0 X1 Q$ L1 S$ z操作列数据
沿用NASDAQ表所导入的table：
, ?5 c" Q$ U' z) Y( h5 d% nasdaq table原始数据
nasdaq =
    Symbol             Name              MarketCap     IPOYear
5 B- d' d) a4 z9 m  G7 C4 L    ______    _______________________    __________    _______

    'AAPL'    'Apple Inc'                '$742.63B'    1980   
    'AMZN'    'Amazon.com Inc'           '$173.33B'    1997   
, ^' H) V3 h# D( c6 Q1 I' E    'MSFT'    'Microsoft Corporation'    '$346.9B'     1986     
( r) v: ?  Z9 J% b0 u其中第三列市值一项中的内容是字符串，这节通过去掉MarketCap列数据中的$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$和结尾的B
% helper函数
function out_num = marketcap_helper(in_string)
  out_num = str2num(in_string(2:end-1));
. A! E/ C) J. S% m9 C. I" uend  
; W0 {2 N2 B: ^/ L& Q% I3 H1 ?然后直接调用cellfun,并且把得到的结果再赋给nasdaq.MarketCap，结果如下：
% 调用cellfun对table列数据进行操作
+ Y* T$ y0 p8 p% h>> nasdaq.MarketCap = cellfun(@ marketcap_helper,nasdaq.MarketCap)
nasdaq =

3 N, x  D# S6 V9 z* H4 g    Symbol             Name              MarketCap    IPOYear
    ______    _______________________    _________    _______
/ p4 H/ A! {  R% t$ N
; _6 T/ {9 Z; H- W* y: r7 _" o    'AAPL'    'Apple Inc'                742.63       1980   
  v. O% a3 q0 a; [- u" [9 B3 O    'AMZN'    'Amazon.com Inc'           173.33       1997   
: F2 {) b, ?9 o. E6 ?    'MSFT'    'Microsoft Corporation'     346.9       1986     
, ]" m) J# V4 x6 v& ^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
* k+ f) C( c$ I9 P$ d! k- Lyhoo =
     date       open     high      low     closing      volumn      adjusted
  __________    _____    _____    _____    _______    __________    ________
, b- q2 i( w' @! @& H+ ~9 N   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   
3 T) n7 S4 W. H2 ?' b1 `0 I, N   7.3603e+05    43.98    44.24     43.4    43.44      1.1888e+07    43.44   
" s6 i4 Q# |0 W6 H. i7 q   7.3603e+05    44.18    44.31     43.5    44.16      1.1868e+07    44.16   
5 L" s+ d, \4 A9 i   7.3603e+05    42.08    44.38    41.97    43.99      3.0099e+07    43.99   
$ X- }( ~7 w) Z4 e- P/ n   7.3603e+05     43.7    43.95    42.42    42.62      2.2392e+07    42.62   
, H( Y5 b: h2 R, |! m   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
2 D) f: g: J1 r6 f9 z) l+ `2 t  o>> varfun(@mean,yhoo(:,3))
$ S1 w/ m8 w$ Dans =
    mean_high
8 I; N7 p2 F0 K$ _" f9 ^. q    _________

1 O0 V: V( _9 B% M" P+ G% U$ X    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
6 b) S8 J  f+ G) |1 S& U% K4 x& ~% 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
8 [2 R+ W* a( c& fyhoo =
* V8 b$ c* H3 |' w6 O* vdate      open     high      low     closing      volumn      adjusted
; F% i; O9 R8 {+ A' r+ F. U$ \9 x________    _____    _____    _____    _______    __________    ________

10-03-15    42.57    42.92    42.18    42.68      1.0601e+07    42.68   
2 e8 p7 r6 M' N% }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   
9 T$ l+ S# C, I05-03-15    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   
! j- E' Z8 X; v: s03-03-15     43.7    43.95    42.42    42.62      2.2392e+07    42.62   
% S( C0 j1 I3 u5 [9 z; q& T0 I02-03-15    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
/ B# C. g; ^$ K+ }6 j1 Wyhoo =
date      open     high      low     closing      volumn      adjusted   range  
4 U+ R( s+ Z- O' f0 Z  u________    _____    _____    _____    _______    __________    ________  ________
# g& K' `7 ]: {: A7 t10-03-15    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
' k: G6 o( z, [- e/ |$ [06-03-15    43.98    44.24     43.4    43.44      1.1888e+07    43.44     0.019337
( N! e8 Y5 M  Y  m7 }/ F05-03-15    44.18    44.31     43.5    44.16      1.1868e+07    44.16     0.018342
0 W: y+ [2 X7 Z; R" o04-03-15    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
! b2 x. t9 C1 Q/ W3 @" R( g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 =
: k  G4 q' T1 G: z    Symbol             Name              MarketCap    IPOYear
: j/ h9 G$ c/ o+ p$ C! \) D  s* I    ______    _______________________    _________    _______
  m2 x4 M& a6 P5 s
    'AAPL'    'Apple Inc'                742.63       1980   
  `4 b0 |: S$ `. G    'AMZN'    'Amazon.com Inc'           173.33       1997   
    'MSFT'    'Microsoft Corporation'     346.9       1986     
7 }  Q) a6 f2 g2 t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
( z3 F3 i. ]5 n: ~& w2 L6 u    ______    _______________________    _________    _______
+ P. |" U9 K8 m* w9 S; N$ `7 n
    'AAPL'    'Apple Inc'                742.63       1980   
    'MSFT'    'Microsoft Corporation'     346.9       1986   
    'AMZN'    'Amazon.com Inc'           173.33       1997     
7 f/ ~$ L$ V% o* C4 f# d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
# \9 @* X3 v$ d$ {5 Y4 j>> nasdaq(nasdaq.MarketCap>200,：）
$ n, O( e( J& S- [ans =
    Symbol             Name              MarketCap    IPOYear
3 F$ C# D5 X" [* e  q9 X    ______    _______________________    _________    _______

# |7 z2 R  S$ k/ N& U% [    'AAPL'    'Apple Inc'                742.63       1980   
9 }1 E9 m! P2 o, O    'MSFT'    'Microsoft Corporation'     346.9       1986     
; y! x5 H) \0 S( K9 l2 N+ ]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
9 S/ W. k1 J! }# K- [% 筛选
>> nasdaq( (nasdaq.MarketCap>200) & (nasdaq.IPOYear > 1985),：）
ans =
    Symbol             Name              MarketCap    IPOYear
    ______    _______________________    _________    _______
4 c# J* _8 o1 r, y
    '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 =
0 j% G( x8 j: t5 a& W5 R    Symbol          Name          MarketCap     IPOYear
    ______    ________________    __________    _______
, V8 u. g, Z7 u    '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')   
. e) E# v, _+ N) e5 g6 W. hwritetable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
: ^1 c/ g8 d: _5 hwritetable(T,'mydata.txt','Delimiter',' ')
结果如下
" H% g- A. l4 J* t9 M) j% mydata.txt
Symbol Name MarketCap IPOYear
0 v& Z  W1 q# g. A  h7 x4 p- |% OAAPL Apple Inc $742.63B 1980
AMZN Amazon.com Inc $173.33B 1997
2 N2 N/ _" Z& e/ M* H% aMSFT Microsoft Corporation $346.9B 1986  
其它数据类型之间和table相互转换
& `/ `) R9 J' d0 xMATLAB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

5 J' O5 _8 `1 @, I5 \USD        CNY
9 I% v! A& x- h* K  M+ w; |1        6.21
& S0 k# A- D3 q8 c% g& B, w5        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
- n- q* [0 T' L% S% n7 c: O# S% array2table
>> a = [1  6.21;5 31.03 ;10 62.06 ]
a =
    1.0000    6.2100
7 d% V$ m  a2 W6 j8 J2 k  K! a    5.0000   31.0300
   10.0000   62.0600
$ u$ C- s& B3 N1 ^0 Q0 t# o>> t = array2table(a,'VariableNames',{'USD' 'CNY'})   % 通过VariableNames提供表头信息
0 Q* h* Q6 _+ B3 P0 i% {t =
    USD     CNY
    ___    _____
" Q" b: B/ A, U  i6 t8 T1 y% W$ \4 B* X     1      6.21
6 p9 w+ h/ [: \% |: u  O     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)
& K" L' I3 D" n+ _$ H" Aap =
' V7 _+ L. q  w8 g5 y! j3 u    1.0000    6.2100
6 Q: {* `6 L- j2 |( m) Z- b" t    5.0000   31.0300
   10.0000   62.0600  
* m+ q/ t- t: y" S1 |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。
' J. x) l& V+ M6 G) `7 r% struct2table
+ X- A& c- `6 F# i* h+ O>> s.USD = [1 ; 5 ;10];
6 l8 h6 `  M$ P  C7 P>> s.CNY = [6.21 ;31.03; 62.06];
>> t = struct2table(s)      % 输入s是标量
/ n0 U: ~( j' N# v; @* |t =
( u' d9 j% g6 A* i) s. t    USD     CNY
    ___    _____
9 |& F3 y+ n: x- a9 Y0 E     1      6.21
- [9 b; k7 x4 Z, ?2 U5 E     5     31.03
0 j. S  v' K5 U  A4 N1 F  U9 E3 f2 R; ]    10     62.06      
   
8 I+ k7 ~9 l$ I5 u' v* Zstruct2table还接受struct是非标量的输入
1 U* [/ k; d: b3 G) o% struct2table 矢量
6 O" E: @/ Q: G! L+ U) ~s(1).USD = 1;
s(1).CNY = 6.21;
2 p( `; V& @# J! ^% h* zs(2).USD = 5;
. v; B8 _( Q1 _2 S, r# ~" z3 ys(2).CNY = 31.03;
s(3).USD = 10 ;
s(3).CNY = 62.06
+ e2 B+ ^4 g3 F( V1 m
% ]. O5 ?( ^, n( t. i( H
+ W& X( n" P, d% 输入s是矢量
9 N+ L+ W% m' j) s2 N6 |) x; Ut = struct2table(s)


s =
2 }" G- e1 S- n! q9 Q1x3 struct array with fields:
2 j5 g  J9 V& j6 G0 X    USD
! @% x" D! U. B! d    CNY
9 B4 C6 M  S9 Z4 r' Mt =
    USD     CNY
# k  x: A4 {2 b& V8 i3 s: @    ___    _____
     1      6.21
- P  z( n4 D/ ?) A     5     31.03
, s* ?6 }: w" t% ]$ D    10     62.06
! V7 S4 Q# X$ F% z9 v$ g- T/ a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。
6 u2 y: U  Z2 }' s8 t0 @0 e% table2struct
>> sp = table2struct(t)  % non-scalar struct
sp =
3x1 struct array with fields:
    USD
9 O) ?9 R2 t" v# L; g- d, U    CNY  
! ~" n  w5 [: `! j/ R- h2 Q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。
/ L1 V9 ?1 J% i/ f* i1 T: y: [+ l3 CTable.3 电话号码簿

姓名        电话号码
Abby        5086470001
Bob        5086470002
Charlie        5086470003
c = {'Abby', '508647001';...
- H" d  @: t( b7 l     'Bob','5086470002';...
" |( K6 c% H; O& U% w     'Charlie','5086470003'};
t = cell2table(c,...
'VariableNames',{'Name','Number'})

' o( H2 L0 ^) ]. U. l. N
t =
      Name          Number   
    _________    ____________
0 e1 A" n+ Y: h6 S: W) m    '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'
8 K  ^0 l4 r4 l    'Charlie'    '5086470003'

CCxiaom

MATLAB table数据结构（中）