MATLAB中的表格(Table) 和 时间序列(Timetable) 是处理结构化数据和时间相关数据的核心工具。以下从基础操作到高级技巧,分步骤详解其使用方法。
一、创建与基础操作
1. 表格(Table)的创建与访问
创建表格:
% 定义列数据
Name = {'Alice'; 'Bob'; 'Charlie'};
Age = [25; 30; 35];
Employed = logical([1; 0; 1]); % 逻辑类型
% 创建表格
myTable = table(Name, Age, Employed);
disp(myTable)

访问数据:
-
按列名访问 :
myTable.Name
或myTable.('Name')
-
按行、列索引 :
% 获取第一行所有列数据 row1 = myTable(1, :); % 获取第2到3行的'Age'列 subset = myTable(2:3, 'Age');
2. 时间序列(Timetable)的创建与访问
创建Timetable:
% 定义时间戳(规则时间)
Time = datetime('2023-01-01 08:00:00') + seconds(0:2)';
Data = [1.2; 3.4; 5.6];
% 创建Timetable
myTT = timetable(Time, Data);
disp(myTT)

访问特定时间点数据:
% 提取特定时间的数据
row = myTT(myTT.Time == datetime('2023-01-01 08:00:01'), :);

二、数据筛选与查询
1. 表格的条件筛选
% 筛选条件:年龄大于30且被雇佣
selectedRows = myTable(myTable.Age > 30 & myTable.Employed, :);

2. 时间序列的时间范围筛选
-
使用
timerange
函数:% 筛选时间范围内的数据 tt_sub = myTT(timerange('2023-01-01 08:00:00', '2023-01-01 08:00:02'), :);
-
-
使用时间容忍度(WithTol)(适合非精确匹配):
% 忽略时间点±2秒误差 tt_sub = myTT(withtol(datetime('2023-01-01 08:00:01'), seconds(2)), :);

三、数据增删改
1. 新增或删除列
% 新增列
myTable.Salary = [50000; 60000; 75000];
% 删除'Employed'列
myTable = removevars(myTable, 'Employed');
2. 合并表格或时间序列
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垂直合并(追加行):
newData = table({'David'}, 28, 'VariableNames', {'Name', 'Age'}); myTable = vertcat(myTable, newData);
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水平合并(添加列):
extraInfo = table([70; 80; 90], 'VariableNames', {'Weight'}); myTable = [myTable, extraInfo];
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基于时间的合并(Timetable):
% 同步两个时间序列 syncedTT = synchronize(myTT1, myTT2);
四、高级操作:重采样与统计
1. 时间序列重采样
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降采样(聚合):
% 每2秒计算一次数据的平均值 tt_resampled = retime(myTT, 'regular', 'mean', 'TimeStep', seconds(2));
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填充缺失值:
% 填充前向数据(使用线性插值) tt_filled = retime(myTT, 'regular', 'linear', 'TimeStep', seconds(1));
2. 表格的统计计算
% 按分组计算平均年龄(如按某列分组)
groupStats = groupsummary(myTable, 'GroupColumn', 'mean', 'Age');
五、性能优化技巧
1. 避免循环,使用向量化操作
% 直接计算新列(非循环)
myTable.DoubleAge = myTable.Age * 2;
2. 优化数据类型节省内存
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将字符串分类变量转换为
categorical
类型:myTable.Name = categorical(myTable.Name);
3. 预分配内存
在循环外预先分配足够大的表格:
% 预定义表格大小
outputTable = table('Size',[1000, 3], 'VariableTypes', {'string', 'double', 'logical'});
六、常见问题与处理
1. 时间戳不唯一
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检测重复时间:
isDuplicate = duplicated(myTT.Time);
-
通过
retime
合并处理:% 对重复时间取平均值 tt_unique = retime(myTT, 'regular', 'mean', 'TimeStep', seconds(1));
2. 缺失值处理
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删除含有NaN的行:
myTable = rmmissing(myTable);
-
填充缺失数据:
myTable = fillmissing(myTable, 'linear');