在处理一些较复杂的表格数据时,直接导入为数组并不方便处理,这时候需要使用table类型数据来更好的存储和处理数据。
例如,在处理某实验数据时,将excel直接导入至matlab中的table数据类型,读取代码为:
data = readtable('数据.xlsx');
导入后的数据状态如下:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/2c2f677968c146b1b553e1b50aecceee.png)
可通过表头对每一列单独操作,也可以取出部分数据按照数组类型进行操作,进行的一些操作方法如下:
将table中的NAN更改为0
使用isnan函数进行替换:
temp = data{:,9:end}; 通过{行,列}形式,将table型数据读取并转化为double型
temp(isnan(temp)) = 0; isnan用于判断矩阵的值是否为NAN,是,返回1
data{:,9:end} = temp; 重新赋值回table列表
统计table中有几个不为NAN的值
与上述同理,使用isnan函数,进行逆判断,即使用~isnan:
n = length(data.W(~isnan(data.W))); data.W,实现对W这一列实验数据的调用。统计不 为NAN的个数,即可得到实验次数
读取table中表头的名字
data.Properties.VariableNames
上述代码可直接显示出data中所有表头的名字,也可通过<data.>的形式再进行引用:
data.(cell2mat(data.Properties.VariableNames(i)))
调用第i个表头的数据。data.需要对向量或字符串形式进行引用;因此需要cell2mat函数将cell类型转换成字符串
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