创建时间表
此示例展示了如何创建时间表、组合时间表以及将多个时间表中的数据调整为公共时间向量。公共时间向量可以包含一个或两个时间表中的时间，也可以是您指定的全新时间向量。该示例展示了如何计算和显示包含在不同时间表中的天气测量的日平均值。
时间表是一种将时间与每行相关联的表类型。时间表可以存储具有不同数据类型和大小的面向列的数据变量，只要每个变量具有相同的行数。此外，时间表提供了特定于时间的函数，用于组合、下标和调整其数据。
从文件中导入时间表
将空气质量数据和天气测量结果载入两个不同的时间表。测量日期从2015年11月15日到2015年11月19日。空气质量数据来自建筑物内部的传感器，而天气测量数据来自建筑物外部的传感器。
从表格中读取空气质量数据readtimetable函数。输出是一个时间表。
室内= readschedule (“indoors.csv”);
也可以使用。从m × n数组创建时间表array2timetable函数，或从工作空间变量中使用时间表函数。
的前五行在室内．时间表的每一行都有一个时间来标记这一行数据。
在室内(1:5,:)
ans =5×2时间表时间湿度空气质量___________________ __________________ 2015-11-15 00:00:24 36 80 2015-11-15 01:13:35 36 80 2015-11-15 02:26:47 37 79 2015-11-15 03:39:59 37 82 2015-11-15 04:53:11 36 80
将天气测量值载入时间表。的前五行在户外．
负载在户外户外(1:5,:)
ans =5×3的时间表时间湿度TemperatureF PressureHg ___________________ ________ ____________ __________ 2015-11-15 00:00:24 49 51.3 - 29.61 2015-11-15 2015-11-15 03:00:24 01:30:24 48.9 51.5 29.61 48.9 51.5 29.61 2015-11-15 04:30:24 06:00:24 48.7 51.5 29.6 48.8 51.5 29.61 2015-11-15
同步时间表
时间表,在室内和在户外，包含不同时间在建筑物内外的不同测量值。将所有数据合并到一个时间表中同步函数。
Tt = synchronize(室内，室外);: tt (1:5)
ans =5×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015-11-15 00:00:24 36 80 49 51.3 - 29.61 2015-11-15 01:13:35 36 80南南南2015-11-15 01:30:24南南48.9 51.5 29.61 79 02:26:47 37 2015-11-15南南南2015-11-15 03:00:24南南48.9 51.5 29.61
输出时间表，tt包含两个时间表中的所有时间。同步在没有数据值要放置的地方放置一个缺失的数据指示器tt．当两个输入时间表具有相同名称的变量时，例如湿度，同步重命名两个变量并将它们添加到输出时间表中。
再次同步时间表，这一次用线性插值填充缺失的数据值。
ttLinear =同步(室内，室外，“联盟”，“线性”);: ttLinear (1:5)
ans =5×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 80 00:00:24 36 2015-11-15 49 80 01:13:35 36 2015-11-15 48.919 51.463 29.61 29.61 51.3 2015-11-15 01:30:24 36.23 79.77 48.9 51.5 29.61 2015-11-15 02:26:47 37 79 48.9 51.5 29.61 2015-11-15 03:00:24 37 80.378 48.9 51.5 29.61
在一个时间表中调整数据
您还可以将单个时间表中的数据调整为新的时间向量。计算中变量的均值ttLinear每隔6个小时调整时间函数。如果有行南值，在调整数据后，使用rmmissing函数。
TV = [datetime(2015,11,15):hours(6):datetime(2015,11,18)];ttHourly = retime(ttLinear,tv;“的意思是”);ttHourly = rmmissing(ttHourly);
地块时间表数据
中的数据规范化ttHourly到时间表中每个变量的均值。绘制出这些测量值的每日平均值。你可以使用变量属性以访问变量。ttHourly。变量返回与。相同的变量ttHourly {:,:}．
ttMeanVars = ttHourly.Variables./mean(ttHourly.Variables);情节(ttHourly.Time ttMeanVars);传奇(ttHourly.Properties.VariableNames“翻译”，“没有”);包含(“时间”);ylabel (“标准化天气测量”);标题(“平均每日天气趋势”);
另请参阅
时间表|table2timetable|同步|调整时间|timerange|rmmissing
