movevars

在表或时间表中移动变量

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语法

T2 = movevars(T1,vars)

T2 = movevars(T1,vars,After=location)

T2 = movevars(T1,vars,Before=location)

说明

T2 = movevars(T1,vars) 将指定的变量移至输入表的末尾。末尾是最右侧的变量。 (自 R2023a 起)

例如，要将名为 var3 的表变量移至 T1 的末尾，请使用 T2 = movevars(T1,'var3')。如果 T1 的最后一个变量命名为 var5，则此语法将 var3 移到 var5 的右侧。

T2 = movevars(T1,vars,After=location) 将指定的表变量移动到由 location 指示的表变量的右侧。您可以通过名称、位置或逻辑索引数组来指定变量和 location。location 指定的变量可以是输入表中的任何变量。

例如，要将名为 var3 的表变量移至表变量 var5 后，请使用 T2 = movevars(T1,"var3",After="var5")。

在 R2023a 之前的版本中: 如果不知道最后一个变量的名称或位置，可以使用语法 vars 将 T2 = movevars(T1,vars,After=width(T1)) 移到表的末尾。width 函数返回表中变量的数目。

示例

T2 = movevars(T1,vars,Before=location) 将由 vars 指定的表变量移动到由 location 指定的变量的左侧。

要将 vars 移至表的开头，请使用 T2 = movevars(T1,vars,Before=1)。开头位于第一个表变量的左侧。

示例

全部折叠

移动变量

打开实时脚本

创建一个表并逐个移动变量。您可以通过名称或表中的位置指定变量。

将数据从电子表格读取到表中。

T1 = readtable("outages.csv",TextType="string")

T1=1468×6 table
      Region          OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime           Cause      
    ___________    ________________    ______    __________    ________________    _________________

    "SouthWest"    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05                 NaT    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "winter storm"   
    "West"         2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    "equipment fault"
    "MidWest"      2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    "severe storm"   
    "West"         2003-06-18 02:49         0             0    2003-06-18 10:54    "attack"         
    "West"         2004-06-20 14:39    231.29           NaN    2004-06-20 19:16    "equipment fault"
    "West"         2002-06-06 19:28    311.86           NaN    2002-06-07 00:51    "equipment fault"
    "NorthEast"    2003-07-16 16:23    239.93         49434    2003-07-17 01:12    "fire"           
    "MidWest"      2004-09-27 11:09    286.72         66104    2004-09-27 16:37    "equipment fault"
    "SouthEast"    2004-09-05 17:48    73.387         36073    2004-09-05 20:46    "equipment fault"
    "West"         2004-05-21 21:45    159.99           NaN    2004-05-22 04:23    "equipment fault"
    "SouthEast"    2002-09-01 18:22    95.917         36759    2002-09-01 19:12    "severe storm"   
    "SouthEast"    2003-09-27 07:32       NaN    3.5517e+05    2003-10-04 07:02    "severe storm"   
    "West"         2003-11-12 06:12    254.09    9.2429e+05    2003-11-17 02:04    "winter storm"   
    "NorthEast"    2004-09-18 05:54         0             0                 NaT    "equipment fault"
      ⋮

移动名为 Region 的变量，使其位于名为 Cause 的变量之前。

T2 = movevars(T1,"Region",Before="Cause")

T2=1468×6 table
       OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime       Region             Cause      
    ________________    ______    __________    ________________    ___________    _________________

    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    "SouthWest"    "winter storm"   
    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05                 NaT    "SouthEast"    "winter storm"   
    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "SouthEast"    "winter storm"   
    2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    "West"         "equipment fault"
    2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    "MidWest"      "severe storm"   
    2003-06-18 02:49         0             0    2003-06-18 10:54    "West"         "attack"         
    2004-06-20 14:39    231.29           NaN    2004-06-20 19:16    "West"         "equipment fault"
    2002-06-06 19:28    311.86           NaN    2002-06-07 00:51    "West"         "equipment fault"
    2003-07-16 16:23    239.93         49434    2003-07-17 01:12    "NorthEast"    "fire"           
    2004-09-27 11:09    286.72         66104    2004-09-27 16:37    "MidWest"      "equipment fault"
    2004-09-05 17:48    73.387         36073    2004-09-05 20:46    "SouthEast"    "equipment fault"
    2004-05-21 21:45    159.99           NaN    2004-05-22 04:23    "West"         "equipment fault"
    2002-09-01 18:22    95.917         36759    2002-09-01 19:12    "SouthEast"    "severe storm"   
    2003-09-27 07:32       NaN    3.5517e+05    2003-10-04 07:02    "SouthEast"    "severe storm"   
    2003-11-12 06:12    254.09    9.2429e+05    2003-11-17 02:04    "West"         "winter storm"   
    2004-09-18 05:54         0             0                 NaT    "NorthEast"    "equipment fault"
      ⋮

移动第四个变量，使其位于第一个变量之后。

T3 = movevars(T2,4,After=1)

T3=1468×6 table
       OutageTime       RestorationTime      Loss     Customers       Region             Cause      
    ________________    ________________    ______    __________    ___________    _________________

    2002-02-01 12:18    2002-02-07 16:50    458.98    1.8202e+06    "SouthWest"    "winter storm"   
    2003-01-23 00:49                 NaT    530.14    2.1204e+05    "SouthEast"    "winter storm"   
    2003-02-07 21:15    2003-02-17 08:14     289.4    1.4294e+05    "SouthEast"    "winter storm"   
    2004-04-06 05:44    2004-04-06 06:10    434.81    3.4037e+05    "West"         "equipment fault"
    2002-03-16 06:18    2002-03-18 23:23    186.44    2.1275e+05    "MidWest"      "severe storm"   
    2003-06-18 02:49    2003-06-18 10:54         0             0    "West"         "attack"         
    2004-06-20 14:39    2004-06-20 19:16    231.29           NaN    "West"         "equipment fault"
    2002-06-06 19:28    2002-06-07 00:51    311.86           NaN    "West"         "equipment fault"
    2003-07-16 16:23    2003-07-17 01:12    239.93         49434    "NorthEast"    "fire"           
    2004-09-27 11:09    2004-09-27 16:37    286.72         66104    "MidWest"      "equipment fault"
    2004-09-05 17:48    2004-09-05 20:46    73.387         36073    "SouthEast"    "equipment fault"
    2004-05-21 21:45    2004-05-22 04:23    159.99           NaN    "West"         "equipment fault"
    2002-09-01 18:22    2002-09-01 19:12    95.917         36759    "SouthEast"    "severe storm"   
    2003-09-27 07:32    2003-10-04 07:02       NaN    3.5517e+05    "SouthEast"    "severe storm"   
    2003-11-12 06:12    2003-11-17 02:04    254.09    9.2429e+05    "West"         "winter storm"   
    2004-09-18 05:54                 NaT         0             0    "NorthEast"    "equipment fault"
      ⋮

指定多个变量

打开实时脚本

使用 movevars 函数移动多个表变量。您可以通过名称或位置指定变量。

将数据从电子表格读取到表中。

T1 = readtable("outages.csv",TextType="string")

T1=1468×6 table
      Region          OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime           Cause      
    ___________    ________________    ______    __________    ________________    _________________

    "SouthWest"    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05                 NaT    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "winter storm"   
    "West"         2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    "equipment fault"
    "MidWest"      2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    "severe storm"   
    "West"         2003-06-18 02:49         0             0    2003-06-18 10:54    "attack"         
    "West"         2004-06-20 14:39    231.29           NaN    2004-06-20 19:16    "equipment fault"
    "West"         2002-06-06 19:28    311.86           NaN    2002-06-07 00:51    "equipment fault"
    "NorthEast"    2003-07-16 16:23    239.93         49434    2003-07-17 01:12    "fire"           
    "MidWest"      2004-09-27 11:09    286.72         66104    2004-09-27 16:37    "equipment fault"
    "SouthEast"    2004-09-05 17:48    73.387         36073    2004-09-05 20:46    "equipment fault"
    "West"         2004-05-21 21:45    159.99           NaN    2004-05-22 04:23    "equipment fault"
    "SouthEast"    2002-09-01 18:22    95.917         36759    2002-09-01 19:12    "severe storm"   
    "SouthEast"    2003-09-27 07:32       NaN    3.5517e+05    2003-10-04 07:02    "severe storm"   
    "West"         2003-11-12 06:12    254.09    9.2429e+05    2003-11-17 02:04    "winter storm"   
    "NorthEast"    2004-09-18 05:54         0             0                 NaT    "equipment fault"
      ⋮

移动名为 Loss、Customer 和 Cause 的变量，使其位于第一个变量之前。

T2 = movevars(T1,["Loss" "Customers" "Cause"],Before=1)

T2=1468×6 table
     Loss     Customers           Cause            Region          OutageTime       RestorationTime 
    ______    __________    _________________    ___________    ________________    ________________

    458.98    1.8202e+06    "winter storm"       "SouthWest"    2002-02-01 12:18    2002-02-07 16:50
    530.14    2.1204e+05    "winter storm"       "SouthEast"    2003-01-23 00:49                 NaT
     289.4    1.4294e+05    "winter storm"       "SouthEast"    2003-02-07 21:15    2003-02-17 08:14
    434.81    3.4037e+05    "equipment fault"    "West"         2004-04-06 05:44    2004-04-06 06:10
    186.44    2.1275e+05    "severe storm"       "MidWest"      2002-03-16 06:18    2002-03-18 23:23
         0             0    "attack"             "West"         2003-06-18 02:49    2003-06-18 10:54
    231.29           NaN    "equipment fault"    "West"         2004-06-20 14:39    2004-06-20 19:16
    311.86           NaN    "equipment fault"    "West"         2002-06-06 19:28    2002-06-07 00:51
    239.93         49434    "fire"               "NorthEast"    2003-07-16 16:23    2003-07-17 01:12
    286.72         66104    "equipment fault"    "MidWest"      2004-09-27 11:09    2004-09-27 16:37
    73.387         36073    "equipment fault"    "SouthEast"    2004-09-05 17:48    2004-09-05 20:46
    159.99           NaN    "equipment fault"    "West"         2004-05-21 21:45    2004-05-22 04:23
    95.917         36759    "severe storm"       "SouthEast"    2002-09-01 18:22    2002-09-01 19:12
       NaN    3.5517e+05    "severe storm"       "SouthEast"    2003-09-27 07:32    2003-10-04 07:02
    254.09    9.2429e+05    "winter storm"       "West"         2003-11-12 06:12    2003-11-17 02:04
         0             0    "equipment fault"    "NorthEast"    2004-09-18 05:54                 NaT
      ⋮

移动 T2 的前四个变量，使它们位于 RestorationTime 之后。

T3 = movevars(T2,[1:4],After="RestorationTime")

T3=1468×6 table
       OutageTime       RestorationTime      Loss     Customers           Cause            Region   
    ________________    ________________    ______    __________    _________________    ___________

    2002-02-01 12:18    2002-02-07 16:50    458.98    1.8202e+06    "winter storm"       "SouthWest"
    2003-01-23 00:49                 NaT    530.14    2.1204e+05    "winter storm"       "SouthEast"
    2003-02-07 21:15    2003-02-17 08:14     289.4    1.4294e+05    "winter storm"       "SouthEast"
    2004-04-06 05:44    2004-04-06 06:10    434.81    3.4037e+05    "equipment fault"    "West"     
    2002-03-16 06:18    2002-03-18 23:23    186.44    2.1275e+05    "severe storm"       "MidWest"  
    2003-06-18 02:49    2003-06-18 10:54         0             0    "attack"             "West"     
    2004-06-20 14:39    2004-06-20 19:16    231.29           NaN    "equipment fault"    "West"     
    2002-06-06 19:28    2002-06-07 00:51    311.86           NaN    "equipment fault"    "West"     
    2003-07-16 16:23    2003-07-17 01:12    239.93         49434    "fire"               "NorthEast"
    2004-09-27 11:09    2004-09-27 16:37    286.72         66104    "equipment fault"    "MidWest"  
    2004-09-05 17:48    2004-09-05 20:46    73.387         36073    "equipment fault"    "SouthEast"
    2004-05-21 21:45    2004-05-22 04:23    159.99           NaN    "equipment fault"    "West"     
    2002-09-01 18:22    2002-09-01 19:12    95.917         36759    "severe storm"       "SouthEast"
    2003-09-27 07:32    2003-10-04 07:02       NaN    3.5517e+05    "severe storm"       "SouthEast"
    2003-11-12 06:12    2003-11-17 02:04    254.09    9.2429e+05    "winter storm"       "West"     
    2004-09-18 05:54                 NaT         0             0    "equipment fault"    "NorthEast"
      ⋮

输入参数

全部折叠

`T1` — 输入表
表 | 时间表

输入表，指定为表或时间表。

`vars` — 输入表中的变量
字符串数组 | 字符向量 | 字符向量元胞数组 | `pattern` 标量 | 数值数组 | 逻辑数组

输入表中的变量，指定为字符串数组、字符向量、字符向量元胞数组、pattern 标量、数值数组或逻辑数组。

`location` — 插入所移动变量的位置
字符串标量 | 字符向量 | 整数 | 逻辑数组

要插入所移动的变量的位置，指定为字符串标量、字符向量、整数或逻辑数组。

如果 location 是字符串标量或字符向量，则它是输入表 T1 中一个变量的名称。
如果 location 是整数 n，则它指定 T1 中的第 n 个变量。
如果 location 是逻辑数组，其第 n 个元素为 1 (true)，则它指定 T1 中的第 n 个变量。location 的所有其他元素必须为 0 (false)。

输出参量

全部折叠

`T2` — 具有移动变量的输出表
表 | 时间表

具有移动变量的输出表，以表或时间表形式返回。

扩展功能

全部展开

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

movevars 函数完全支持 tall 数组。有关详细信息，请参阅 tall 数组。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

vars 输入参量不能包含重复的变量名称。
vars 输入参量不支持模式表达式。

有关详细信息，请参阅表的代码生成 (MATLAB Coder) 和代码生成的表限制 (MATLAB Coder)。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

请参阅“C/C++ 代码生成”部分中的用法说明和限制。同样的用法说明和限制也适用于 GPU 代码生成。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

movevars 函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

movevars 函数完全支持分布式数组。有关详细信息，请参阅使用分布式数组运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2018a 中推出

全部展开

R2023a: 将表变量移至不带 `After` 名称-值参量的最后一个变量后

现在可以将变量移至最后一个变量后，而无需指定 After 名称-值参量。在以前的版本中，在未指定 After 或 Before 名称-值参量的情况下调用 movevars 会导致错误。

另请参阅

addvars | mergevars | removevars | splitvars | renamevars

movevars

语法

说明

示例

移动变量

指定多个变量

输入参数

T1 — 输入表 表 | 时间表

vars — 输入表中的变量 字符串数组 | 字符向量 | 字符向量元胞数组 | pattern 标量 | 数值数组 | 逻辑数组

location — 插入所移动变量的位置 字符串标量 | 字符向量 | 整数 | 逻辑数组

输出参量

T2 — 具有移动变量的输出表 表 | 时间表

扩展功能

tall 数组 对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

R2023a: 将表变量移至不带 After 名称-值参量的最后一个变量后

另请参阅

主题

`T1` — 输入表
表 | 时间表

`vars` — 输入表中的变量
字符串数组 | 字符向量 | 字符向量元胞数组 | `pattern` 标量 | 数值数组 | 逻辑数组

`location` — 插入所移动变量的位置
字符串标量 | 字符向量 | 整数 | 逻辑数组

`T2` — 具有移动变量的输出表
表 | 时间表

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

R2023a: 将表变量移至不带 `After` 名称-值参量的最后一个变量后