Main Content

本页的翻译已过时。点击此处可查看最新英文版本。

清理包含缺失、重复或不均匀时间的时间表

打开实时脚本

此示例说明如何根据包含缺失、重复或不均匀时间的时间表来创建规则时间表。时间表是一种表类型，用于将时间戳或行时间与每一行数据进行关联。在规则时间表中，行时间会进行排序并且是唯一的，彼此相差相同的规则时间步。

此外，一些工具箱提供的函数能够处理数值数组形式的等间距时间序列数据。该示例还说明如何导出时间表中的数据以供其他函数使用。

有许多行时间问题会使时间表变得不规则。行时间可能缺失。它们可能次序混乱。它们可能重复，从而造成具有相同时间的多个行，这些行可能具有相同或不同数据。即使它们存在、已排序且唯一，也会因不同大小的时间步而异。

时间表提供了很多种不同的方式来解决时间缺失、重复或不均匀的问题，以及对数据进行重采样或将数据聚合以创建规则行时间。

  • 要查找缺失的行时间，请使用 ismissing。

  • 要删除缺失的时间和数据，请使用 rmmissing。

  • 要按行时间对时间表进行排序，请使用 sortrows。

  • 要使时间表具有唯一和已排序的行时间，请使用 unique 和 retime。

  • 要删除重复时间，请指定唯一时间的向量并使用 retime。

  • 要创建规则时间表，请指定一个规则时间向量并使用 retime。

加载时间表

从 MAT 文件 badTimes 加载一个样本时间表，其中包含在 2016 年 6 月 9 日的几个小时内获取的天气测量值。时间表 TT 包含在当天不定时获取的温度、降雨量和风速测量值。

load badTimes
TT
TT=12×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    NaT                       56       0         0   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    75.8    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 08:49:10    67.2    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 04:12:00    58.8     NaN       NaN

查找并删除缺失行时间的行

一种方法是首先查找并删除行时间为 NaT 或缺失值的行。要查找行时间向量中的缺失值，请使用 ismissing。ismissing 函数返回一个逻辑向量，只要 TT.Time 具有缺失值，该向量即包含 1。

natRowTimes = ismissing(TT.Time)
natRowTimes = 12x1 logical array

   0
   0
   0
   0
   1
   0
   0
   0
   0
   0
      ⋮

要仅保留未将缺失值作为行时间的行，请使用 ~natRowTimes 对 TT 进行索引。将这些行赋给新时间表 goodRowTimesTT。

goodRowTimesTT = TT(~natRowTimes,:)
goodRowTimesTT=11×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    75.8    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 08:49:10    67.2    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 04:12:00    58.8     NaN       NaN

此方法只会删除包含缺失的行时间的行。时间表变量仍可能包含缺失数据值。例如，对于 Rain 和 Windspeed 变量，goodRowTimesTT 的最后一行包含 NaN 值。

删除包含缺失时间和缺失数据的行

您也可以使用 rmmissing 函数同时删除缺失行时间和缺失数据值。rmmissing 删除任何包含缺失行时间、缺失数据值或同时包含两者的时间表行。

显示 TT 中缺失的行时间和缺失的数据值。

TT
TT=12×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    NaT                       56       0         0   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    75.8    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 08:49:10    67.2    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 04:12:00    58.8     NaN       NaN

删除所有包含缺失的行时间或数据值的行。将其余行赋给时间表 goodValuesTT。

goodValuesTT = rmmissing(TT)
goodValuesTT=10×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    75.8    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 08:49:10    67.2    0.01       2.7

对时间表进行排序并确定它是否为规则时间表

在处理缺失值后，您可以继续对时间表进行排序，然后确定排序后的时间表是否为规则时间表。

要确定 goodValuesTT 是否已排序，请使用 issorted 函数。

tf = issorted(goodValuesTT)
tf = logical
   0

由于时间表未排序，请使用 sortrows 函数根据行时间对它进行排序。

sortedTT = sortrows(goodValuesTT)
sortedTT=10×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    75.8    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    67.2    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4

确定 sortedTT 是否为规则时间表。规则时间表的连续行时间之间具有相同的时间间隔。即使是已排序的时间表，也可能具有不均匀的时间步。

tf = isregular(sortedTT)
tf = logical
   0

由于它不是规则时间表，会显示行时间之间的差。

diff(sortedTT.Time)
ans = 9x1 duration
   00:57:53
   01:58:19
   00:49:47
   00:00:00
   00:00:00
   00:00:00
   01:04:47
   00:00:00
   00:00:00

由于行时间经过排序，此结果显示有些行时间是唯一的，有些是重复的。

删除重复的行

时间表可以包含重复的行。如果多个时间表行具有相同的行时间和相同的数据值，则这些时间表行是重复的。在此示例中，sortedTT 的最后两行为重复行。（sortedTT 中有其他行具有重复的行时间，但数据值不同。）

要从 sortedTT 中删除重复行，请使用 unique。unique 函数会返回唯一行，并按行时间对这些行进行排序。

uniqueRowsTT = unique(sortedTT)
uniqueRowsTT=9×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    67.2    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    75.8    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4

查找包含重复时间和不同数据的行

时间表可以具有行时间重复但数据值不同的行。在此示例中，uniqueRowsTT 有几行的行时间相同但值不同。

查找包含重复的行时间的行。首先，对行时间进行排序并查找其间没有差异的连续时间。其间没有差异的时间为重复的时间。对行时间向量进行向后索引，并返回一组标识 uniqueRowsTT 中的重复行时间的唯一时间。

dupTimes = sort(uniqueRowsTT.Time);
tf = (diff(dupTimes) == 0);
dupTimes = dupTimes(tf);
dupTimes = unique(dupTimes)
dupTimes = 2x1 datetime
   09-Jun-2016 08:49:10
   09-Jun-2016 09:53:57

要显示具有重复行时间的行，请使用 dupTimes 对 uniqueRowsTT 进行索引。当您对时间进行索引时，输出时间表中会包含具有匹配的行时间的所有行。

uniqueRowsTT(dupTimes,:)
ans=6×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    67.2    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10    75.8    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4

选择包含重复时间的第一行和最后一行

当时间表中包含具有重复时间的行时，您可能希望选择特定的行，并丢弃具有重复时间的其他行。例如，您可以使用 unique 和 retime 函数来选择具有重复行时间的第一行或最后一行。

首先，通过使用 unique 从 TT 创建一个包含唯一行时间的向量。

uniqueTimes = unique(uniqueRowsTT.Time)
uniqueTimes = 5x1 datetime
   09-Jun-2016 05:03:11
   09-Jun-2016 06:01:04
   09-Jun-2016 07:59:23
   09-Jun-2016 08:49:10
   09-Jun-2016 09:53:57

从包含重复时间的每一组行中选择第一行。要从第一行复制数据，请指定 'firstvalue' 方法。

firstUniqueRowsTT = retime(uniqueRowsTT,uniqueTimes,'firstvalue')
firstUniqueRowsTT=5×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 08:49:10      62    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 09:53:57      59    0.03       3.4

从包含重复时间的每一组行中选择最后一行。要从最后几行复制数据，请指定 'lastvalue' 方法。

lastUniqueRowsTT = retime(uniqueRowsTT,uniqueTimes,'lastvalue')
lastUniqueRowsTT=5×3 timetable
            Time            Temp    Rain    WindSpeed
    ____________________    ____    ____    _________

    09-Jun-2016 05:03:11    66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 06:01:04      73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23      59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 08:49:10      82    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 09:53:57      67    0.03       3.4

因此，firstUniqueRowsTT 和 lastUniqueRowsTT 的最后两行在 Temp 变量中具有不同值。

聚合包含重复时间的所有行中的数据

处理具有重复时间的行中的数据的另一种方法是以某种方式聚合或组合数据值。例如，您可以计算同时获取的具有相同数量的多个测量值的均值。

使用 retime 函数计算包含重复行时间的行的平均温度、降雨量和风速。

meanTT = retime(uniqueRowsTT,uniqueTimes,'mean')
meanTT=5×3 timetable
            Time            Temp     Rain    WindSpeed
    ____________________    _____    ____    _________

    09-Jun-2016 05:03:11     66.2    0.05         3   
    09-Jun-2016 06:01:04       73    0.01       2.3   
    09-Jun-2016 07:59:23       59    0.08       0.9   
    09-Jun-2016 08:49:10    71.75    0.01       2.7   
    09-Jun-2016 09:53:57       63    0.03       3.4

因此，meanTT 的最后两行的 Temp 变量的值为具有重复行时间的行的平均温度。

创建规则时间表

最后，您可以使用 retime 函数对不规则时间表中的数据进行重采样，使其变得规则。例如，您可以将 meanTT 中的数据插值到一个按小时计的规则时间向量中。要使用线性插值，请指定 'linear'。hourlyTT 中的每个行时间都从整点时刻开始，并且连续的行时间之间的间隔为一小时。

hourlyTT = retime(meanTT,'hourly','linear')
hourlyTT=6×3 timetable
            Time             Temp       Rain      WindSpeed
    ____________________    ______    ________    _________

    09-Jun-2016 05:00:00    65.826      0.0522     3.0385  
    09-Jun-2016 06:00:00    72.875    0.010737     2.3129  
    09-Jun-2016 07:00:00    66.027    0.044867     1.6027  
    09-Jun-2016 08:00:00    59.158    0.079133     0.9223  
    09-Jun-2016 09:00:00    70.287    0.013344     2.8171  
    09-Jun-2016 10:00:00    62.183    0.031868     3.4654

您可以指定自己的时间步，而不是使用诸如 'hourly' 等预定义的时间步。要指定 30 分钟的时间步，请使用 'regular' 输入参数和 'TimeStep' 名称-值参数。您可以将任意大小的时间步指定为 duration 或 calendarDuration 值。

regularTT = retime(meanTT,'regular','linear','TimeStep',minutes(30))
regularTT=11×3 timetable
            Time             Temp       Rain      WindSpeed
    ____________________    ______    ________    _________

    09-Jun-2016 05:00:00    65.826      0.0522     3.0385  
    09-Jun-2016 05:30:00     69.35    0.031468     2.6757  
    09-Jun-2016 06:00:00    72.875    0.010737     2.3129  
    09-Jun-2016 06:30:00    69.576    0.027118     1.9576  
    09-Jun-2016 07:00:00    66.027    0.044867     1.6027  
    09-Jun-2016 07:30:00    62.477    0.062616     1.2477  
    09-Jun-2016 08:00:00    59.158    0.079133     0.9223  
    09-Jun-2016 08:30:00    66.841     0.03695      2.007  
    09-Jun-2016 09:00:00    70.287    0.013344     2.8171  
    09-Jun-2016 09:30:00    66.235    0.022606     3.1412  
    09-Jun-2016 10:00:00    62.183    0.031868     3.4654

将规则时间表数据提取到数组中

您可以导出时间表数据供函数使用，以分析具有固定时间间隔的数据。例如，Econometrics Toolbox™ 和 Signal Processing Toolbox™ 带有可用于进一步分析等间距数据的函数。

提取时间表数据作为数组。您可以使用 Variables 属性将数据作为数组返回，只要表变量的数据类型允许它们串联在一起。

A = regularTT.Variables
A = 11×3

   65.8260    0.0522    3.0385
   69.3504    0.0315    2.6757
   72.8747    0.0107    2.3129
   69.5764    0.0271    1.9576
   66.0266    0.0449    1.6027
   62.4768    0.0626    1.2477
   59.1579    0.0791    0.9223
   66.8412    0.0370    2.0070
   70.2868    0.0133    2.8171
   66.2348    0.0226    3.1412
      ⋮

regularTT.Variables 等效于使用花括号语法 regularTT{:,:} 访问时间表变量中的数据。

A2 = regularTT{:,:}
A2 = 11×3

   65.8260    0.0522    3.0385
   69.3504    0.0315    2.6757
   72.8747    0.0107    2.3129
   69.5764    0.0271    1.9576
   66.0266    0.0449    1.6027
   62.4768    0.0626    1.2477
   59.1579    0.0791    0.9223
   66.8412    0.0370    2.0070
   70.2868    0.0133    2.8171
   66.2348    0.0226    3.1412
      ⋮

另请参阅

| | | | | | | | |

相关主题

MATLAB 文档

支持

Introducing Deep Learning with MATLAB

Introducing Deep Learning with MATLAB

Download ebook