MATLAB表格Table与时间序列Timetable的高效操作方法
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
-
垂直合并（追加行）：
newData = table({'David'}, 28, 'VariableNames', {'Name', 'Age'}); myTable = vertcat(myTable, newData); -
水平合并（添加列）：
extraInfo = table([70; 80; 90], 'VariableNames', {'Weight'}); myTable = [myTable, extraInfo]; -
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
-
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)); -
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
- 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
-
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
-
删除含有NaN的行：
myTable = rmmissing(myTable); -
填充缺失数据：
myTable = fillmissing(myTable, 'linear');